Detail publikace

Advanced database mining of efficient haloalkane dehalogenases by sequence and structure bioinformatics and microfluidics

VASINA Michal, VANACEK Pavel, HON Jiří, KOVAR David, FALDYNOVA Hana, KUNKA Antonín, BURYSKA Tomas, BADENHORST Christoffel, MAZURENKO Stanislav, BEDNÁŘ David, STAVRAKIS Stavros, BORNSCHEUER Uwe, DEMELLO Andrew, DAMBORSKÝ Jiří a PROKOP Zbyněk. Advanced database mining of efficient haloalkane dehalogenases by sequence and structure bioinformatics and microfluidics. Chem Catalysis, roč. 2, č. 10, 2022, s. 2704-2725. ISSN 2667-1093. Dostupné z: https://www.cell.com/chem-catalysis/fulltext/S2667-1093(22)00503-6
Název česky
Pokročilé dolování databáze účinných haloalkanových dehalogenů sekvenční a strukturní bionofrmatikou a mikrofluidy
Typ
článek v časopise
Jazyk
angličtina
Autoři
Vasina Michal (FNUSA)
Vanacek Pavel (FNUSA)
Hon Jiří, Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT)
Kovar David (FNUSA)
Faldynova Hana (FNUSA)
Kunka Antonín, Mgr., Ph.D. (LL)
Buryska Tomas (FNUSA)
Badenhorst Christoffel ()
Mazurenko Stanislav, Ph.D. (LL)
Bednář David, Mgr. (LL)
Stavrakis Stavros ()
Bornscheuer Uwe ()
Demello Andrew ()
Damborský Jiří, prof. Mgr., Dr. (LL)
Prokop Zbyněk, doc. RnDr., Ph.D. (LL)
URL
Abstrakt

Sekvenování nové generace zdvojnásobuje genomické databáze každých 2,5 roku. Hromadění sekvenčních dat poskytuje jedinečnou příležitost identifikovat zajímavé biokatalyzátory přímo v databázích bez zdlouhavého a časově náročného inženýrství. Zde představujeme tuby integrující sekvenci a strukturní bioinformatiku s mikrofluidní enzymologií pro bioprospekci účinných a robustních haloalkandehalogenáz. Bioinformatická část identifikovala 2 905 domnělých dehalogenáz a upřednostnila malý, ale chytrý soubor 45 genů poskytujících 40 aktivních enzymů, z nichž 24 bylo biochemicky charakterizováno technikami mikrofluidní enzymologie. Kombinace mikrofluidiky s moderní globální analýzou dat poskytla cenné mechanické poznatky Souvisí to s vysokou katalytickou účinností vybraných enzymů. Celkově jsme zdvojnásobili dehalogenační "soubor nástrojů" charakterizovaný během tří desetiletí, čímž jsme získali biokatalyzátory, které překonávají účinnost v současnosti dostupných enzymů divokého typu a umělých enzymů. Tato tuba je obecně použitelná pro jiné rodiny enzymů a může urychlit identifikaci účinných biokatalyzátorů pro průmyslové použití.

Rok
2022
Strany
2704-2725
Časopis
Chem Catalysis, roč. 2, č. 10, ISSN 2667-1093
Vydavatel
Elsevier Science
DOI
10.1016/j.checat.2022.09.011
UT WoS
000901460400007
EID Scopus
2-s2.0-85140056855
BibTeX 
@ARTICLE{FITPUB12935,
   author = "Michal Vasina and Pavel Vanacek and Ji\v{r}\'{i} Hon and David Kovar and Hana Faldynova and Anton\'{i}n Kunka and Tomas Buryska and Christoffel Badenhorst and Stanislav Mazurenko and David Bedn\'{a}\v{r} and Stavros Stavrakis and Uwe Bornscheuer and Andrew Demello and Ji\v{r}\'{i} Damborsk\'{y} and Zbyn\v{e}k Prokop",
   title = "Advanced database mining of efficient haloalkane dehalogenases by sequence and structure bioinformatics and microfluidics",
   pages = "2704--2725",
   journal = "Chem Catalysis",
   volume = 2,
   number = 10,
   year = 2022,
   ISSN = "2667-1093",
   doi = "10.1016/j.checat.2022.09.011",
   language = "english",
   url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/12935"
}
Nahoru