Detail výsledku

EnzymeMiner: automated mining of soluble enzymes with diverse structures, catalytic properties and stabilities

Vznik: 2020
Typ
software
Jazyk
anglicky
Autoři
Borko Simeon, Ing.
Hon Jiří, Ing., Ph.D., UIFS (FIT)
Bednář David, FIT (FIT)
Damborský Jiří, prof. Mgr., Dr., UMEL (FEKT)
Martínek Tomáš, doc. Ing., Ph.D., UPSY (FIT)
Prokop Zbyněk, FIT (FIT)
Štourač Jan, FIT (FIT)
Zendulka Jaroslav, doc. Ing., CSc., UIFS (FIT)
Popis

EnzymeMiner prioritizes sequences that are more likely to preserve the catalytic activity and are heterologously expressible in a soluble form in Escherichia coli. The solubility prediction employs the in-house SoluProt predictor developed using machine learning. EnzymeMiner reduces the time devoted to data gathering, multi-step analysis, sequence prioritization and selection from days to hours. The successful use case for the haloalkane dehalogenase family is described in a comprehensive tutorial available on the EnzymeMiner web page. EnzymeMiner is a universal tool applicable to any enzyme family that provides an interactive and easy-to-use web interface freely available at https://loschmidt.chemi.muni.cz/enzymeminer/.

Klíčová slova

computational characterization, enzyme mining, enzyme diversity, novel biocatalysts

URL
Licence
Využití výsledku jiným subjektem je v některých případech možné bez nabytí licence
Licenční poplatek
Poskytovatel licence na výsledek nepožaduje licenční poplatek
Projekty
Metody AI pro zabezpečení kybernetického prostoru a řídicí systémy, VUT, Vnitřní projekty VUT, FIT-S-20-6293, zahájení: 2020-03-01, ukončení: 2023-02-28, ukončen
Pracoviště
Nahoru