Mechanism-Guided Computational Design Drives meso-Diaminopimelate Dehydrogenase to Efficient Synthesis of Aromatic d-amino Acids

机制(生物学) 化学 组合化学 细菌 生物化学 立体化学 氨基酸 生物 遗传学 物理 量子力学
作者
Tianfu Wu,Yihan Chen,Wanqing Wei,Wei Song,Jing Wu,Jian Wen,Guipeng Hu,Xiaomin Li,Cong Gao,Xiulai Chen,Li Liu
出处
期刊:ACS Synthetic Biology [American Chemical Society]
卷期号:13 (6): 1879-1892 被引量:6
标识
DOI:10.1021/acssynbio.4c00176
摘要

Aromatic d-amino acids (d-AAs) play a pivotal role as important chiral building blocks and key intermediates in fine chemical and drug synthesis. Meso-diaminopimelate dehydrogenase (DAPDH) serves as an excellent biocatalyst in the synthesis of d-AAs and their derivatives. However, its strict substrate specificity and the lack of efficient engineering methods have hindered its widespread application. Therefore, this study aims to elucidate the catalytic mechanism underlying DAPDH from Proteus vulgaris (PvDAPDH) through the examination of its crystallographic structure, computational simulations of potential energies and molecular dynamics simulations, and site-directed mutagenesis. Mechanism-guided computational design showed that the optimal mutant PvDAPDH-M3 increased specific activity and catalytic efficiency (kcat/Km) for aromatic keto acids up to 124-fold and 92.4-fold, respectively, compared to that of the wild type. Additionally, it expanded the substrate scope to 10 aromatic keto acid substrates. Finally, six high-value-added aromatic d-AAs and their derivatives were synthesized using a one-pot three-enzyme cascade reaction, exhibiting a good conversion rate ranging from 32 to 84% and excellent stereoselectivity (enantiomeric excess >99%). These findings provide a potential synthetic pathway for the green industrial production of aromatic d-AAs.
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
喵喵666完成签到,获得积分10
1秒前
3秒前
健壮惋清完成签到 ,获得积分10
5秒前
莫愁一舞完成签到,获得积分10
7秒前
Accpt_yq完成签到,获得积分10
7秒前
Keyuuu30完成签到,获得积分0
8秒前
11秒前
阿欢完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
丨墨月丨完成签到,获得积分0
14秒前
蓝梦诗音完成签到,获得积分10
15秒前
zindly发布了新的文献求助50
17秒前
风清扬发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
chenkj完成签到,获得积分0
19秒前
ikun完成签到,获得积分0
19秒前
EricSai完成签到,获得积分0
19秒前
杨胜菲完成签到,获得积分10
19秒前
《子非鱼》完成签到,获得积分10
22秒前
自觉匪完成签到 ,获得积分10
23秒前
24秒前
酷炫觅双完成签到 ,获得积分10
24秒前
充电宝应助马克采纳,获得10
24秒前
Yangdewu完成签到 ,获得积分10
25秒前
and999完成签到,获得积分10
27秒前
27秒前
wenwei完成签到,获得积分10
27秒前
邹醉蓝完成签到,获得积分0
29秒前
jackzzs完成签到,获得积分10
30秒前
给我打只山鹰吧完成签到,获得积分10
30秒前
玩命的十三完成签到 ,获得积分10
31秒前
Manso完成签到,获得积分10
31秒前
奶茶的后来完成签到,获得积分10
33秒前
迷人的大地完成签到,获得积分10
35秒前
li发布了新的文献求助10
35秒前
无语的孤丹完成签到,获得积分10
35秒前
冷酷的夏菡完成签到,获得积分10
38秒前
Tang完成签到,获得积分10
38秒前
研友Bn完成签到,获得积分10
38秒前
Polylactic完成签到 ,获得积分10
39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
AnnualResearch andConsultation Report of Panorama survey and Investment strategy onChinaIndustry 1000
卤化钙钛矿人工突触的研究 1000
Continuing Syntax 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
2026 Hospital Accreditation Standards 500
脑电大模型与情感脑机接口研究--郑伟龙 400
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 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6272623
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8092017
关于积分的说明 16913753
捐赠科研通 5342998
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2841249
邀请新用户注册赠送积分活动 1818521
关于科研通互助平台的介绍 1675909