摘要：几丁质是仅次于纤维素的第二大天然多糖,由N-乙酰-D-氨基葡萄糖聚合而成,具有重要的应用价值。自然界中几丁质可被细菌高效降解。细菌可分泌多种几丁质降解酶类,主要分布在GH18家族和GH19家族中。细菌中几丁质降解酶基因存在明显的基因扩增及多结构域组合现象,不同家族、不同作用模式的几丁质酶系协同作用打破复杂的抗降解屏障,完成结晶几丁质的高效降解。因此,深入分析细菌几丁质酶结构与功能,对几丁质高效降解与高值转化应用具有重要意义。本文介绍了细菌几丁质酶的分类、结构特点与催化作用机制;总结了不同细菌胞外几丁质降解酶系的协同降解模式;针对几丁质酶家族分子改造的研究进展,展望了以结构生物信息学及大数据深度学习为基础的蛋白质工程设计策略在今后改造中的作用,为几丁质酶的设计与理性改造提供新的视角与思路。

摘要：随着蛋白质序列及结构数据的大量累积,在获得了大量描述性信息之后如何有效利用海量数据,从已有数据中高效提取信息并且应用到下游任务当中就成为了研究者亟待解决的问题。蛋白质的设计可使新蛋白的研发不再受限于实验条件,这对药物靶点预测、新药研发和材料设计等领域具有重要意义。深度学习作为一种高效的数据特征提取方法,可以通过它对蛋白质数据进行建模,进而加入先验信息对蛋白质进行设计。故此基于深度学习的蛋白质设计就成为一个具有广阔前景的研究领域。文中主要阐述基于深度学习的蛋白质序列与结构数据的建模和设计方法。详述该方法的策略、原理、适用范围、应用实例。讨论了深度学习方法在本领域的应用前景及局限性,以期为相关研究提供参考。

摘要：纤维素酶的分子改造是其催化性能改进及催化效率提升的重要手段。近年来,组学技术与结构测定技术的迅速发展,人们已建立了包括糖苷水解酶(Glycoside hydrolase,GH)在内的碳水化合物活性酶组分数据库。通过对同一蛋白家族进行序列比对、分子进化分析与祖先基因重构,以结构模建分析为指导的纤维素酶分子改造,可以明显缩小序列或结构的搜索空间,加快酶分子改造的速度,增大理性设计成功的概率;同时针对催化中心活性架构的分析可以进一步阐明纤维素酶的催化机理与酶分子持续性降解机制。文中主要对纤维素酶家族及其催化结构域的分子改造取得的最新进展作了综述。在后基因组时代基于蛋白质家族中的海量数据分析,以其保守结构信息为指导的理性设计,将会成为纤维素酶分子改造的重要方向,从而推动生物质转化工艺的快速发展。