通过定点突变提高Caulobacter sp. D5 ω-转氨酶的热稳定性,以实现基于生物的醛类的高效生物胺化

时间:2026年1月29日
来源:Bioresource Technology

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ω-转氨酶AT1012通过定点突变在关键活性中心及柔性环区,获得高热稳定性突变体Q25F。该酶在37℃半衰期达25.1小时,50℃半衰期3.3小时,260mM香草醛转化产率达92.6%,选择性>99%。突变策略成功扩展至呋喃醛、糠醛等生物质衍生物的生物胺化,为木质纤维素高值化提供新途径。

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杜俊华|张一珍|Bright Uwse|Paul Arnaud Yao Koffi|何宇才|马翠鸾
常州大学药学院与生物与食品工程学院,中国常州213164

摘要

为了提高ω-转氨酶ATA1012在生物基醛类化合物高效生物胺化反应中的应用潜力,本研究对其活性中心及柔性环区域的关键位点进行了定向突变,获得了具有显著热稳定性的突变体Q25F。Q25F在37°C下的半衰期从4.2小时延长至25.1小时,在50°C下的半衰期从0.6小时延长至3.3小时。得益于其增强的稳定性,Q25F能够在12小时内高效地将木质素衍生的香兰素(260 mM)转化为香兰胺,产率达到92.6%,选择性超过99%。动力学分析显示,香兰素的Km值为0.2 mM,kcat值为8.9 s-1,催化效率(kcat/Km)为33.1 M-1s-1。此外,通过优化突变策略,还构建了能够高效催化生物质衍生的糠醛(FAL)和5-羟甲基糠醛(HMF)转化为生物基胺的工程菌株。本研究建立了一种定向突变方法,用于提高ω-转氨酶的热稳定性,为木质纤维素生物质中碳水化合物和木质素的高值生物转化提供了有效途径。

引言

香兰素、糠醛和HMF是重要的生物质衍生物,可转化为用于生产添加剂、纤维、利尿剂、抗高血压药物和辣椒素的胺类化合物(Conway等人,2008年;Li等人,2021年;Wang等人,Chanquia等人,2017年)。其中,香兰胺的工业生产主要通过木质素衍生的香兰素的化学胺化来实现(Fu等人,2021年)。然而,化学方法存在诸多缺点,如需要使用昂贵的金属催化剂、能耗高以及环境污染(Li等人,2023年)。使用Rh/Al2O3作为化学催化剂和NH4Cl作为胺供体(2.0 MPa H2,80°C),香兰素可以以91%的产率转化为香兰胺(Chatterjee等人,2016年)。根据先前的方法(Agelis等人,2013年),N-苄基香兰胺在甲醇中在1 atm H2压力下、室温下经10% Pd/C催化剂氢化3小时后可获得香兰胺。糠胺则是通过在2.5 bar H2压力下使用Ru负载催化剂氢化FAL制得的(Li等人,2021年)。虽然NaBH4能将HMF转化为胺,但会产生大量副产物(Wang等人,2022年)。ω-转氨酶能高效催化复杂的酮类化合物的转氨反应,在常温条件下的活性较高(Tang等人,2023年;Xu等人,2022年)。利用ω-转氨酶作为生物催化剂将香兰素转化为香兰胺是一种环保的方法(Haq等人,2018年;Manfrão-Netto等人,2021年)。已知ω-转氨酶能够将氨基从氨基供体转移到某些分子(如醛类和酮类)上(Slabu等人,2017年;Bohmer等人,2020年)。使用ω-转氨酶30CA作为生物催化剂,80 mM的香兰素可以以12%的产率转化为香兰胺(Li等人,2023年)。HNILQE-AlaDH细胞能以72%的产率将40 mM的香兰素转化为香兰胺(Li等人,2023年)。pRSFDuet-CV-AlaDH能以39%的产率将125 mM的糠醛转化为糠胺(Li等人,2021年)。CV能以93.2%的产率将600 mM的HMF转化为5-羟甲基糠醛(Wang等人,2021年)。ω-转氨酶生物催化的产率受到底物毒性、酶稳定性和活性的限制(Du等人,2014年)。因此,探索提高生物催化剂稳定性和活性的方法以实现对底物的高耐受性,实现高效胺化产物的生物合成具有重要意义。
值得注意的是,ω-转氨酶的生物催化性能与其三维结构密切相关。底物结合口袋的立体阻碍和产物释放通道的狭窄限制了底物的进入并加剧了产物的抑制作用(Dourado等人,2016年)。ω-转氨酶中的Q25、W64和I266残基分别位于小结合口袋(SBP)和大结合口袋(LBP)中。引入疏水残基(ALMVFW)通过消除氢键拖拽作用破坏了酶的基态,从而提高了底物亲和力(Yang等人,2022年)。此外,柔性环区域的高B因子表明该区域具有显著的动态特性。在底物/产物压力作用下,构象变化可能导致酶活性下降(Huang等人,2017年)。这些结构缺陷共同导致ω-转氨酶在工业条件下的不稳定性和低催化性能。
基于结构和序列分析的蛋白质工程已成为提高酶性能的有效方法(Wijma等人,2013年)。计算机辅助酶工程在蛋白质设计中受到越来越多的关注。计算蛋白质设计已成为一种经过验证的预测方法,可用于高效识别突变位点和筛选阳性突变体(Mondal等人,2020年)。所采用的策略结合了多种计算算法,大幅减少了实验工作量(Zheng等人,2020年;Rocklin等人,2017年)。多种计算算法的策略性整合显著提高了获得功能性突变的概率(Su等人,2020年)。
在先前的研究中,来自Caulobacter sp. D5的ω-转氨酶被用于将VAN转化为香兰胺(Zhang等人,2024年)。然而,其较差的热稳定性和对香兰素的低耐受性限制了其应用。在本研究中,基于Caulobacter sp. D5的ω-转氨酶结构,选择了底物结合中心的关键残基、酶表面的柔性环区域以及B因子值较高的区域进行合理设计。在目标位点进行定向突变,以提高酶的热稳定性和底物耐受性。工程化的全细胞催化剂在转化高浓度香兰素为香兰胺时表现出高效率,具有优异的产率和选择性。此外,生物质衍生的糠醛、HMF和其他芳香醛类化合物也被生物胺化为有机胺,实现了生物质中碳水化合物和木质素的高值转化。

化学试剂

香兰素(>99%)、苄胺(>99%)、(S)-(−)-α-甲基苄胺(>99%)、(R)-(+)-α-甲基苄胺(>99%)、异丙胺(IPA)(>99%)、l-丙氨酸(l-Ala)(>99%)、d-丙氨酸(d-Ala)(>99%)等化学试剂购自上海Aladdin(中国上海)。

ω-转氨酶突变位点的选择策略

采用理性设计策略,针对ω-转氨酶活性中心和柔性环区域的关键氨基酸进行定向突变,以提高酶的稳定性

使用IUPred2A和FoldUnfold预测蛋白质无序区域

蛋白质的可变性和适应性主要源于环结构的灵活性以及内在无序区域(IDRs)的存在。这些结构特征赋予了蛋白质重要的生物催化功能,使其能够适应多种底物和催化条件,同时保持了结构和功能的多样性(Su等人,2022年)。然而,这些灵活且无序的区域通常对温度敏感,在极端生物反应条件下容易发生结构展开

结论

本研究开发了一种高性能的ω-转氨酶变体Q25F,为香兰胺的生物转化提供了新的生物催化途径。该变体能够高效转化木质素衍生的醛类化合物,其增强的热稳定性和底物耐受性(高达280 mM)使其具有潜在的工业应用价值。为了推进实际应用,未来的工作应重点关注:(1)建立高效的辅因子回收或自给系统以降低成本;(2)进一步提高催化性能

未引用的参考文献

Bommarius和Paye,2013年;Brown和Phelan,2023年;Conway,2008年;Chong等人,2022年;Guo和Berglund,2017年;Li等人,2023年;Li等人,2023年;Morris和Corte,2021年;Ning等人,2018年。

CRediT作者贡献声明

杜俊华:撰写初稿、软件开发、方法设计、实验研究、数据整理。张一珍:撰写初稿、软件开发、方法设计、实验研究、数据整理。Bright Uwse:软件开发、实验研究、数据整理。Paul Arnaud Yao Koffi:软件开发、实验研究、数据整理。何宇才:撰写、审稿与编辑、监督。马翠鸾:撰写、审稿与编辑、监督。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本研究得到了江苏省前沿科技研究与发展计划(BF2025080)和国家自然科学基金(21978072)的支持。

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