Microbial dl -Peptidases Enable Predator Defense and Facilitate Structure Elucidation of Complex Natural Products

化学 天然产物 生物催化 四分体 基质(水族馆) 计算生物学 底物特异性 生物化学 肽键 生化工程 组合化学 定向进化 蛋白质工程 自然(考古学) 蛋白质结构 立体化学
作者
Shuaibing Zhang,Ying Huang,Kevin Schlabach,Mai Anh Tran,Raed Nachawati,Nicole Bader,Anna J. Komor,Christian Hertweck,Hermann Schindelin,Markus Lakemeyer,Ute A. Hellmich,Pierre Stallforth
出处
期刊:Journal of the American Chemical Society [American Chemical Society]
卷期号:148 (5): 5264-5274 被引量:4
标识
DOI:10.1021/jacs.5c17955
摘要

Peptidases are indispensable tools in biotechnology and chemical biology. However, the enzyme repertoire for the selective hydrolysis of dl-amide bonds in peptides is small. Here, we describe novel dl-peptidases that mediate complex microbial interactions. These enzymes, Lip3 and Lip7, convert lipopeptides into potent amoebicidal agents via selective dl-peptide bond cleavage. Using structural analyses and mutagenesis, we identified an unusual Ser-Lys-Lys-Tyr catalytic tetrad required for dl-specificity. Despite their high structural similarity, both enzymes show distinct substrate preferences: Lip3 acts primarily as a carboxypeptidase, removing a single C-terminal residue, while Lip7 excises a tripeptide. Although their substrate scopes are broad, they are highly specific with regard to their respective cutting sites. These features make these dl-peptidases powerful tools for elucidating the structure of complex peptide-based natural products, including tensin and WLIP. Overall, this work elucidates the molecular mechanisms of cooperative microbial defense and provides a new enzymatic toolbox for biocatalysis and natural product discovery.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
litwe完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
Lucas应助轻松小伙采纳,获得10
1秒前
落忆发布了新的文献求助10
1秒前
桐桐应助GG采纳,获得10
1秒前
ckss发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
在水一方应助111采纳,获得10
2秒前
威武熊猫人完成签到,获得积分10
3秒前
yfw发布了新的文献求助10
3秒前
鲤鱼不二完成签到,获得积分10
3秒前
hh完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
4秒前
王大发布了新的文献求助20
5秒前
wyg117完成签到,获得积分10
5秒前
跳跃发布了新的文献求助10
5秒前
无花果应助野性的行恶采纳,获得10
5秒前
爱吃酸辣粉完成签到 ,获得积分10
6秒前
轻松靖巧发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
火星上的冬云完成签到,获得积分10
7秒前
半醒发布了新的文献求助10
7秒前
香蕉觅云应助xiaoxiao采纳,获得10
8秒前
wu完成签到,获得积分10
8秒前
Sunny完成签到,获得积分20
9秒前
含糊的晓凡完成签到 ,获得积分20
9秒前
三石发布了新的文献求助10
9秒前
小姜发布了新的文献求助10
10秒前
Mansis发布了新的文献求助10
11秒前
comma完成签到,获得积分10
11秒前
科研通AI6.4应助yfw采纳,获得150
11秒前
harric完成签到,获得积分10
11秒前
完美世界应助wgl采纳,获得10
11秒前
清故完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
开心的背包完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
fmx完成签到,获得积分10
13秒前
单调完成签到,获得积分10
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
2016 Venous Blood Study (VBS) (Final V3.0) 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The Effective Clinical Neurologist 3ed 500
The Great Hymn to Šamaš 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7702648
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9261083
关于积分的说明 20030434
捐赠科研通 7278251
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3294279
关于科研通互助平台的介绍 2449697
邀请新用户注册赠送积分活动 2300929