Ingeniería enzimática
Acceso abierto

abstracto

Predicción de la constante de Michaelis-Menten en la reacción de beta-celobiosidasas con lactosido como sustrato

Shaomin Yan y Guang Wu

La constante de Michaelis-Menten, Km, es importante para comprender las características de la enzima y su relación con los sustratos y numerosas condiciones en las reacciones bioquímicas. Aunque el rápido desarrollo se evidencia en la investigación enzimática, el valor de Km en cada enzima bajo varias condiciones todavía necesita medirse individualmente. Por otro lado, las modernas técnicas computacionales y la bioinformática brindan la oportunidad de predecir teóricamente Km en enzima con diferentes sustratos bajo diversas condiciones. La celulosa 1,4-beta-celobiosidasa es una enzima utilizada en la hidrólisis de la celulosa para la industria de los biocombustibles, y se realizan grandes esfuerzos para mejorar su eficiencia mediante la búsqueda de nuevas cepas de beta-celobiosidasa, así como la ingeniería enzimática. Por lo tanto, se considera importante desarrollar métodos para predecir el valor de Km en la reacción de la beta-celobiosidasa. En este estudio, la información de las propiedades de los aminoácidos en la beta-celobiosidasa, el pH y la temperatura en la reacción, y el lactosido como sustrato se eligieron como predictores para predecir los valores de Km mediante redes neuronales de retropropagación retroalimentadas, y se utilizó el jackknife delete-1 para validar el modelo predictivo. Los resultados muestran que 11 de las 25 propiedades de aminoácidos exploradas podrían actuar como predictores, y que la probabilidad de distribución de aminoácidos apareció como el mejor predictor. La estructura de dos capas de la configuración de la red neuronal fue suficiente para el escaneo inicial. En consonancia con estudios anteriores, el valor de Km de las reacciones enzimáticas era predecible utilizando la información de la secuencia de enzimas y las condiciones de reacción con modelos de redes neuronales.