天然蛋白質(zhì)的功能是高度優(yōu)化的，但由于在異源系統(tǒng)中表達(dá)差、溶解度有限和對溫度的敏感性，通常難以以適合生物技術(shù)應(yīng)用的規(guī)模化生產(chǎn)。有鑒于此，University of Washington的David Baker課題組開發(fā)了一種在保持功能的同時改善天然蛋白質(zhì)物理性質(zhì)的通用方法，該方法基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ProteinMPNN，以及結(jié)合進(jìn)化和結(jié)構(gòu)信息，為增加蛋白質(zhì)表達(dá)、穩(wěn)定性和功能提供了一條途徑。這種方法可能對基于蛋白質(zhì)的技術(shù)具有廣泛的實用性。
圖片來源：J. Am. Chem. Soc.
將該方法用于肌紅蛋白Mb的分子改造，通過設(shè)計后獲得的突變體其表達(dá)量得到了提高、同時其Tm溫度也提高了，表明其穩(wěn)定性得到了顯著改善。
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此外，同樣對蛋白酶TEV進(jìn)行設(shè)計，不僅表達(dá)量和Tm溫度得到了改善，與親本序列和已報道的TEV突變體相比其催化活性也得到了改進(jìn)。總之，這種方法對改善生物技術(shù)上重要蛋白質(zhì)的表達(dá)、穩(wěn)定性和功能具有廣泛的應(yīng)用前景。
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原文標(biāo)題：Improving Protein Expression, Stability, and Function with ProteinMPNN
原文作者：Kiera H. Sumida, Reyes Nu?n?ez-Franco, Indrek Kalvet, Samuel J. Pellock, Basile I. M. Wicky, Lukas F. Milles, Justas Dauparas, Jue Wang, Yakov Kipnis, Noel Jameson, Alex Kang, Joshmyn De La Cruz, Banumathi Sankaran, Asim K. Bera, Gonzalo Jiménez-Osés, and David Baker*
原文鏈接：https://doi.org/10.1021/jacs.3c10941
