RetroBioCat as a computer-aided synthesis planning tool for biocatalytic reactions and cascades

工具箱 生物催化 生化工程 合成生物学 计算机科学 回顾性分析 集合(抽象数据类型) 化学 计算机辅助 有机合成 纳米技术 计算生物学 工程类 程序设计语言 生物 有机化学 材料科学 催化作用 离子液体 全合成
作者
William Finnigan,Lorna J. Hepworth,Sabine L. Flitsch,Nicholas J. Turner
出处
期刊:Nature Catalysis [Nature Portfolio]
卷期号:4 (2): 98-104 被引量:217
标识
DOI:10.1038/s41929-020-00556-z
摘要

As the enzyme toolbox for biocatalysis has expanded, so has the potential for the construction of powerful enzymatic cascades for efficient and selective synthesis of target molecules. Additionally, recent advances in computer-aided synthesis planning are revolutionizing synthesis design in both synthetic biology and organic chemistry. However, the potential for biocatalysis is not well captured by tools currently available in either field. Here we present RetroBioCat, an intuitive and accessible tool for computer-aided design of biocatalytic cascades, freely available at retrobiocat.com. Our approach uses a set of expertly encoded reaction rules encompassing the enzyme toolbox for biocatalysis, and a system for identifying literature precedent for enzymes with the correct substrate specificity where this is available. Applying these rules for automated biocatalytic retrosynthesis, we show our tool to be capable of identifying promising biocatalytic pathways to target molecules, validated using a test set of recent cascades described in the literature. Biocatalytic methods are lacking in current computer-aided synthesis planning tools. Now, RetroBioCat allows computer-aided design of biocatalytic cascades for organic synthesis and synthetic biology. The program was validated using reported cascades and is freely available at retrobiocat.com.
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
zeng完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
leecopper001关注了科研通微信公众号
2秒前
深情安青应助温软九三采纳,获得10
3秒前
鲸鱼尾粥发布了新的文献求助10
4秒前
酷波er应助zc采纳,获得10
5秒前
英姑应助fff采纳,获得10
7秒前
打打应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
852应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
哈嘻嘻哟应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
汉堡包应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
科目三应助Troye采纳,获得10
8秒前
9秒前
linnn完成签到,获得积分10
10秒前
鲜艳的仙人掌完成签到,获得积分10
11秒前
阔达的背包完成签到 ,获得积分10
12秒前
12秒前
渴望者发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
吴彦祖完成签到,获得积分10
14秒前
Jaye完成签到,获得积分10
14秒前
hai完成签到,获得积分10
14秒前
111完成签到,获得积分10
15秒前
DADing完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
lyy5200发布了新的文献求助10
17秒前
18秒前
18秒前
19秒前
隐形羽毛完成签到,获得积分10
20秒前
hfguwn发布了新的文献求助10
20秒前
研友_VZG7GZ应助YSL采纳,获得10
21秒前
xide完成签到,获得积分10
21秒前
22秒前
科目三应助sakura采纳,获得10
22秒前
尔尔洒脱发布了新的文献求助10
22秒前
Zero完成签到 ,获得积分10
22秒前
22秒前
123完成签到,获得积分10
23秒前
武世杰发布了新的文献求助10
23秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(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
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 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 7581127
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9160410
关于积分的说明 19599165
捐赠科研通 7163606
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3265977
关于科研通互助平台的介绍 2430899
邀请新用户注册赠送积分活动 2257033