<\/p>\n
R\u00e9ponse rapide :<\/strong> Une d\u00e9cision pratique concernant une enzyme ou un ingr\u00e9dient alimentaire commence par l'objectif du proc\u00e9d\u00e9, puis v\u00e9rifie l'activit\u00e9, la fen\u00eatre d'application, l'impact sensoriel et la coh\u00e9rence d'un lot \u00e0 l'autre avant la mise \u00e0 l'\u00e9chelle.<\/p>\n <\/p>\n Ce document pr\u00e9sente les principales m\u00e9thodes de chimie computationnelle utilis\u00e9es dans la recherche industrielle sur les enzymes, en particulier pour guider l'ing\u00e9nierie enzymatique, y compris les simulations de champ de force de m\u00e9canique mol\u00e9culaire et de dynamique mol\u00e9culaire, la m\u00e9canique quantique et la mod\u00e9lisation combin\u00e9e m\u00e9canique quantique\/m\u00e9canique mol\u00e9culaire, la mod\u00e9lisation \u00e9lectrostatique du continuum et l'amarrage mol\u00e9culaire. Ces m\u00e9thodes sont r\u00e9sum\u00e9es dans le texte sous deux angles, respectivement : premi\u00e8rement, les concepts de base des m\u00e9thodes elles-m\u00eames, les r\u00e9sultats des calculs originaux, les conditions d'applicabilit\u00e9, et les avantages et inconv\u00e9nients ; et deuxi\u00e8mement, les informations pr\u00e9cieuses obtenues \u00e0 partir des calculs pour guider la conception de mutants et de biblioth\u00e8ques de mutants.<\/p>\n L'application industrielle des enzymes est centenaire et la catalyse enzymatique est largement utilis\u00e9e dans diff\u00e9rents secteurs tels que l'alimentation, l'agriculture, la m\u00e9decine et l'industrie chimique en raison de sa grande efficacit\u00e9, de sa sp\u00e9cificit\u00e9 et de sa s\u00e9lectivit\u00e9 \u00e9lev\u00e9es, et de son respect de l'environnement [1-2].<\/sup> \u00c9tant donn\u00e9 que l'environnement des applications industrielles est tr\u00e8s diff\u00e9rent de l'environnement dans lequel les enzymes vivent dans la nature, la nature et la fonction catalytique des enzymes naturelles et leur environnement d'application ne correspondent g\u00e9n\u00e9ralement pas ou ne sont pas optimaux. Dans ce cas, il est n\u00e9cessaire de modifier la s\u00e9quence naturelle d'acides amin\u00e9s de l'enzyme \u00e0 l'aide de l'ing\u00e9nierie enzymatique afin d'am\u00e9liorer ses performances. [3].<\/sup> La strat\u00e9gie d'ing\u00e9nierie enzymatique la plus couramment utilis\u00e9e consiste \u00e0 construire des biblioth\u00e8ques de mutations pour le criblage, c'est-\u00e0-dire l'\u00e9volution dirig\u00e9e en laboratoire [4].<\/sup> L'une des conditions pr\u00e9alables \u00e0 une \u00e9volution dirig\u00e9e efficace est que la capacit\u00e9 de la biblioth\u00e8que (c'est-\u00e0-dire le nombre de mutants contenus dans la biblioth\u00e8que) de la biblioth\u00e8que de mutants faisant l'objet d'un criblage soit suffisamment importante par rapport \u00e0 la proportion de mutants potentiellement b\u00e9n\u00e9fiques dans la biblioth\u00e8que. La taille d'une banque de mutants est souvent limit\u00e9e par la m\u00e9thode de criblage, les ressources disponibles et d'autres conditions objectives. La question cl\u00e9 est de savoir comment augmenter le pourcentage de mutants efficaces dans la banque de mutants. Une compr\u00e9hension approfondie de la relation entre la s\u00e9quence, la structure et les propri\u00e9t\u00e9s importantes de l'enzyme peut aider \u00e0 identifier les points chauds de la mutation, \u00e0 limiter l'\u00e9tendue de la mutation et \u00e0 r\u00e9aliser une conception de qualit\u00e9 de la biblioth\u00e8que de mutants. Les m\u00e9thodes de chimie computationnelle sont un moyen important d'acqu\u00e9rir cette compr\u00e9hension. Il a \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9 que les biblioth\u00e8ques de mutations prot\u00e9iques con\u00e7ues par calcul peuvent augmenter le pourcentage de mutants efficaces de plusieurs ordres de grandeur par rapport aux biblioth\u00e8ques de mutations al\u00e9atoires [5].<\/sup> Pour certains sujets difficiles li\u00e9s \u00e0 l'ing\u00e9nierie des enzymes ou des prot\u00e9ines, l'am\u00e9lioration substantielle que le calcul peut apporter peut suffire \u00e0 d\u00e9terminer le succ\u00e8s ou l'\u00e9chec final du sujet, qui n'est plus limit\u00e9 \u00e0 l'am\u00e9lioration de l'efficacit\u00e9. En fait, les m\u00e9thodes de chimie et de biologie computationnelles ont permis de concevoir des enzymes artificielles \u00e0 partir de z\u00e9ro avec des fonctions catalytiques que les enzymes naturelles ne poss\u00e8dent pas. \u00c9tant donn\u00e9 que d'autres analyses de cet album ont \u00e9t\u00e9 consacr\u00e9es aux m\u00e9thodes de conception optimale automatis\u00e9e de s\u00e9quences d'acides amin\u00e9s, cet article se concentrera sur les m\u00e9thodes informatiques de simulation et d'analyse d'enzymes avec une s\u00e9quence d'acides amin\u00e9s donn\u00e9e. Bien entendu, les chercheurs peuvent utiliser ces m\u00e9thodes pour \u00e9tudier s\u00e9par\u00e9ment le type sauvage et les mutants, puis comparer les r\u00e9sultats. 1<\/p>\n Simulation de la dynamique mol\u00e9culaire (MD) bas\u00e9e sur les champs de force de la m\u00e9canique mol\u00e9culaire classique (MM)<\/p>\n 1.1<\/p>\n Introduction \u00e0 la m\u00e9thode<\/p>\n Pour l'instant, nous ne consid\u00e9rons pas les changements chimiques impliqu\u00e9s dans la catalyse enzymatique, mais seulement les processus de changements de conformation des enzymes, la formation et la dissociation de complexes non covalents entre l'enzyme et les r\u00e9actifs (ou les produits) en raison du mouvement thermique mol\u00e9culaire. Au cours de ces processus, l'\u00e9tat \u00e9lectronique de la mol\u00e9cule ne change pas (par exemple, aucune liaison covalente n'est rompue ou cr\u00e9\u00e9e) et le mod\u00e8le de champ de force de la m\u00e9canique mol\u00e9culaire s'applique. Ce que l'on appelle le champ de force de la m\u00e9canique mol\u00e9culaire est une fonction math\u00e9matique empirique qui exprime la d\u00e9pendance de l'\u00e9nergie potentielle d'un syst\u00e8me mol\u00e9culaire par rapport \u00e0 la configuration g\u00e9om\u00e9trique (c'est-\u00e0-dire les coordonn\u00e9es spatiales de tous les atomes qui composent le syst\u00e8me mol\u00e9culaire) (Fig. 1A). En d'autres termes, si l'on utilise X<\/em><\/i> pour repr\u00e9senter les coordonn\u00e9es spatiales de tous les atomes et VMM<\/em><\/sup><\/i> (X<\/strong><\/em><\/i> ) pour repr\u00e9senter l'\u00e9nergie potentielle du champ de force mol\u00e9culaire, l'\u00e9nergie potentielle change lorsque la mol\u00e9cule passe d'une conformation \u00e0 une autre. X1<\/sub> \u00e0 un autre X2<\/sub>: Fig. 1<\/strong> Champ de force de la m\u00e9canique mol\u00e9culaire (A) et<\/strong> simulation de la dynamique mol\u00e9culaire (B)<\/strong> 1.2<\/p>\n Application \u00e0 la recherche sur les enzymes<\/p>\n Les informations obtenues \u00e0 partir des simulations MD peuvent \u00eatre appliqu\u00e9es de diff\u00e9rentes mani\u00e8res pour guider les modifications de l'ing\u00e9nierie enzymatique [20].<\/sup> Par exemple, en comparant les simulations MD \u00e0 temp\u00e9rature ambiante et \u00e0 haute temp\u00e9rature, il est possible de pr\u00e9dire quelles r\u00e9gions de la mol\u00e9cule d'enzyme sont susceptibles d'avoir la stabilit\u00e9 structurelle la plus sensible \u00e0 la temp\u00e9rature ambiante. L'introduction de mutations ponctuelles de la proline, de liaisons disulfures, etc. dans ces r\u00e9gions pourrait potentiellement am\u00e9liorer la r\u00e9sistance \u00e0 la chaleur de l'enzyme. [21-24].<\/sup> Une autre strat\u00e9gie pour am\u00e9liorer la stabilit\u00e9 consiste \u00e0 concevoir des mutants qui forment davantage de liaisons hydrog\u00e8ne et de liaisons salines en surface [25-26].<\/sup> Avant de valider exp\u00e9rimentalement ces mutants, il est possible de simuler en parall\u00e8le le type sauvage et les mutants afin d'\u00e9valuer th\u00e9oriquement si la mutation peut produire l'effet d\u00e9sir\u00e9 [27-28].<\/sup> Outre la temp\u00e9rature, la MD peut \u00eatre utilis\u00e9e pour analyser l'effet des modifications du pH environnemental, des solvants, etc. sur la conformation des prot\u00e9ines et leur stabilit\u00e9. [29-30].<\/sup> 2<\/p>\n Mod\u00e8les de m\u00e9canique quantique (MQ) et de m\u00e9canique quantique\/m\u00e9canique mol\u00e9culaire combin\u00e9e (MQ\/MM)<\/p>\n 2.1<\/p>\n Introduction \u00e0 la m\u00e9thode<\/p>\n Pour simuler les \u00e9tapes chimiques de la catalyse enzymatique, telles que la cr\u00e9ation et la rupture de liaisons covalentes, le transfert d'\u00e9lectrons et les sauts entre diff\u00e9rents \u00e9tats \u00e9lectroniques, des mod\u00e8les de m\u00e9canique quantique (MQ) sont n\u00e9cessaires. Actuellement, les mod\u00e8les de m\u00e9canique quantique couramment utilis\u00e9s en chimie informatique sont class\u00e9s en plusieurs types, tels que les mod\u00e8les ab initio ( ab initio<\/em><\/i> ), la th\u00e9orie de la fonction de densit\u00e9 (DFT) et les m\u00e9thodes semi-empiriques [40].<\/sup> Parmi elles, les m\u00e9thodes semi-empiriques sont les moins co\u00fbteuses en termes de calcul. Cependant, ce ne sont pas des m\u00e9thodes de premier principe et la fiabilit\u00e9 des r\u00e9sultats de calcul d\u00e9pend fortement du syst\u00e8me et du probl\u00e8me particuliers. Les m\u00e9thodes ab initio et DFT sont des m\u00e9thodes de premier principe et sont universelles. Les mod\u00e8les DFT pratiques peuvent contenir plus d'approximations th\u00e9oriques empiriques que les calculs ab initio, mais la DFT peut traiter les \u00e9nergies de corr\u00e9lation des \u00e9lectrons avec une tr\u00e8s grande efficacit\u00e9 de calcul. En outre, pour de nombreux probl\u00e8mes de r\u00e9action chimique, les erreurs de calcul des meilleurs mod\u00e8les DFT pour des param\u00e8tres cl\u00e9s tels que les changements d'\u00e9nergie au cours du processus de r\u00e9action sont d\u00e9j\u00e0 aussi faibles qu'environ 1 kcal\/mol, et les r\u00e9sultats sont suffisants pour servir de base \u00e0 la d\u00e9termination de la solidit\u00e9 chimique d'un m\u00e9canisme catalytique particulier ou d'une voie de r\u00e9action. Fig. 2 <\/strong> M\u00e9canique quantique (QM)\/Mol\u00e9culaire<\/strong> M\u00e9canique (MM)<\/strong> mod\u00e8les 2.2<\/p>\n Application de la m\u00e9thode<\/p>\n Les deux<\/sup> le mod\u00e8le QM [10] et<\/sup> le mod\u00e8le QM\/MM [41]<\/sup> ont \u00e9t\u00e9 largement utilis\u00e9es pour la pr\u00e9diction th\u00e9orique et le test des m\u00e9canismes chimiques des r\u00e9actions catalys\u00e9es par les enzymes. Leurs r\u00e9sultats peuvent nous aider \u00e0 discerner les r\u00e9sidus cl\u00e9s qui participent au processus de r\u00e9action chimique, \u00e0 trouver l'\u00e9tape limitant la vitesse de la r\u00e9action, \u00e0 mod\u00e9liser la structure des interm\u00e9diaires r\u00e9actionnels et des \u00e9tats de transition, \u00e0 analyser la mani\u00e8re dont ils interagissent avec l'environnement enzymatique, etc. Le mod\u00e8le QM\/MM a \u00e9t\u00e9 largement utilis\u00e9 pour pr\u00e9dire\/tester th\u00e9oriquement le m\u00e9canisme chimique de la catalyse enzymatique et pour analyser et pr\u00e9dire les effets possibles des r\u00e9sidus d'acides amin\u00e9s de l'environnement sur le processus catalytique. [46].<\/sup> En principe, ces r\u00e9sultats peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour guider la conception de biblioth\u00e8ques de mutations par \u00e9volution dirig\u00e9e dans le but d'am\u00e9liorer l'activit\u00e9 catalytique et de modifier la sp\u00e9cificit\u00e9 ou la s\u00e9lectivit\u00e9. Une \u00e9tude plus ambitieuse consisterait \u00e0 obtenir des enzymes artificielles enti\u00e8rement nouvelles bas\u00e9es sur la conception de nouveaux centres actifs \u00e0 partir de mod\u00e8les de structure d'\u00e9tat de transition pr\u00e9dits par QM ou QM\/MM. [47].<\/sup><\/p>\n 3<\/p>\n Mod\u00e9lisation \u00e9lectrostatique des milieux continus<\/p>\n 3.1<\/p>\n Principe de la m\u00e9thode<\/p>\n La catalyse enzymatique est presque toujours r\u00e9alis\u00e9e dans un environnement de solution sp\u00e9cifique. Les effets des solvants ont une influence cruciale sur les propri\u00e9t\u00e9s des enzymes. Les mod\u00e8les de calcul des effets de solvant des traitements chimiques se divisent en deux cat\u00e9gories : les mod\u00e8les de solvant explicites, par exemple dans les champs de force de la m\u00e9canique mol\u00e9culaire ou les mod\u00e8les QM, o\u00f9 chaque mol\u00e9cule de solvant et chaque atome qu'elle contient sont explicitement inclus dans le mod\u00e8le ; et les mod\u00e8les de solvant implicites ou de milieu continu. [48], o\u00f9<\/sup> Les mol\u00e9cules et les atomes du solvant ne sont pas inclus dans le mod\u00e8le et les \"champs moyens du solvant\" sont utilis\u00e9s pour traiter les effets du solvant. qui n'inclut pas les mol\u00e9cules et les atomes du solvant, mais traite les effets du solvant avec ce que l'on appelle un \"champ moyen du solvant\". L'avantage du mod\u00e8le de solvant explicite est qu'il permet de traiter le solut\u00e9 et le solvant de mani\u00e8re totalement coh\u00e9rente, en mod\u00e9lisant de mani\u00e8re r\u00e9aliste des interactions sp\u00e9cifiques telles que la liaison hydrog\u00e8ne solut\u00e9-solvant, la liaison saline, etc. L'inconv\u00e9nient est que le nombre de mol\u00e9cules de solvant est important et que le calcul est intensif. En outre, l'augmentation stochastique du solvant contribue de mani\u00e8re significative \u00e0 l'\u00e9nergie totale du syst\u00e8me, et il faut calculer la moyenne d'un long \u00e9chantillon de simulation pour \u00e9liminer l'effet de l'augmentation. Le mod\u00e8le de solvant cach\u00e9 repr\u00e9sente l'effet de moyennage du solvant, et la hausse et la baisse thermodynamiques du solvant ont \u00e9t\u00e9 moyenn\u00e9es. Fig. 3 <\/strong> Mod\u00e8le de continuum \u00e9lectrostatique (A)<\/strong> et Poisson-Boltzmann \u00e0 diff\u00e9rences finies (FDPB) <\/strong> m\u00e9thode (B)<\/strong> 3.2<\/p>\n Application de la m\u00e9thode<\/p>\n L'une des applications importantes du mod\u00e8le de continuum est l'\u00e9tude de l'\u00e9tat de protonation des groupes de cha\u00eenes lat\u00e9rales d'acides amin\u00e9s charg\u00e9s dans les mol\u00e9cules d'enzymes. Le logiciel PROPKA pr\u00e9dit le pKa de chaque groupe dissociable en r\u00e9solvant l'\u00e9quation PB pour calculer l'\u00e9nergie libre \u00e9lectrostatique pour diff\u00e9rents \u00e9tats de protonation. [50].<\/sup> La distribution du potentiel \u00e9lectrostatique de surface d'une mol\u00e9cule d'enzyme est un facteur important qui affecte la s\u00e9lectivit\u00e9 du substrat de l'enzyme. Compte tenu de la structure spatiale et de l'\u00e9tat de protonation d'une mol\u00e9cule d'enzyme, la distribution du potentiel \u00e9lectrostatique de surface d'une mol\u00e9cule d'enzyme peut \u00eatre calcul\u00e9e par la m\u00e9thode FDPB, qui pr\u00e9dit \u00e9galement l'effet des mutations des r\u00e9sidus d'acides amin\u00e9s ou des changements du pH environnemental, des changements de la concentration ionique, etc. sur le potentiel \u00e9lectrostatique de surface. [14].<\/sup> 4<\/p>\n Autres m\u00e9thodes<\/p>\n 4.1<\/p>\n Docking mol\u00e9culaire<\/p>\n Le docking est le processus informatique qui permet de pr\u00e9dire la structure (et l'affinit\u00e9) d'un complexe \u00e0 partir de la structure d'un monom\u00e8re. L'arrimage petite mol\u00e9cule-prot\u00e9ine est un outil essentiel pour le criblage virtuel de m\u00e9dicaments bas\u00e9 sur la structure, pour lequel plusieurs algorithmes ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s [13].<\/sup> Ces algorithmes et mod\u00e8les peuvent \u00e9galement \u00eatre appliqu\u00e9s \u00e0 l'ancrage de complexes substrat-enzyme. Le criblage virtuel de m\u00e9dicaments n\u00e9cessite l'examen d'un grand nombre de petites mol\u00e9cules diff\u00e9rentes et, pour des raisons d'efficacit\u00e9 informatique, les modifications structurelles du r\u00e9cepteur (ou seulement de la cha\u00eene lat\u00e9rale) ne sont souvent pas prises en compte dans les calculs d'amarrage mol\u00e9culaire. Contrairement au criblage virtuel, dans les \u00e9tudes d'ancrage substrat-enzyme, seuls un ou plusieurs substrats diff\u00e9rents sont souvent pris en compte, et les changements structurels de l'enzyme peuvent en principe \u00eatre mieux pris en compte. La fa\u00e7on la plus simple d'y parvenir est d'obtenir diverses structures enzymatiques par des m\u00e9thodes d'\u00e9chantillonnage conformationnel telles que la MD, qui sont arrim\u00e9es s\u00e9par\u00e9ment au substrat. Dans l'amarrage substrat-enzyme, il est souvent possible d'utiliser la disposition spatiale relative du substrat et des groupes fonctionnels catalytiques pour trier\/\u00e9valuer les r\u00e9sultats de l'amarrage.<\/p>\n 4.2<\/p>\n Pr\u00e9diction des pores de petites mol\u00e9cules bas\u00e9e sur la g\u00e9om\u00e9trie<\/p>\n De nombreuses \u00e9tudes exp\u00e9rimentales ont r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que certaines mutations \u00e9loign\u00e9es du centre actif peuvent avoir un impact important sur les performances catalytiques des enzymes. Certains de ces sites peuvent agir en modifiant le pore de liaison du substrat\/lib\u00e9ration du produit, et la taille du pore, les propri\u00e9t\u00e9s physicochimiques des r\u00e9sidus autour du pore, etc. peuvent modifier la vitesse de passage du substrat\/produit et affecter la s\u00e9lectivit\u00e9 du substrat. Les m\u00e9thodes de pr\u00e9diction des pores peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour trouver des r\u00e9sidus chauds pertinents et fournir une base pour la conception de biblioth\u00e8ques d'\u00e9volution dirig\u00e9e. Plusieurs m\u00e9thodes bas\u00e9es sur la structure g\u00e9om\u00e9trique sont disponibles pour pr\u00e9dire les puits de surface des prot\u00e9ines, les cavit\u00e9s internes, les pores reliant diff\u00e9rentes r\u00e9gions, etc. [51-53].<\/sup> Ces m\u00e9thodes utilisent des structures spatiales statiques comme donn\u00e9es d'entr\u00e9e et emploient principalement des m\u00e9thodes g\u00e9om\u00e9triques et de th\u00e9orie des graphes pour r\u00e9aliser la pr\u00e9diction avec une grande efficacit\u00e9 de calcul.<\/p>\n 4.3<\/p>\n M\u00e9thodes de comparaison des centres actifs<\/p>\n Actuellement, une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es sur la structure 3D d'enzymes de diff\u00e9rents types et familles de structures a \u00e9t\u00e9 accumul\u00e9e dans la base de donn\u00e9es sur la structure 3D des prot\u00e9ines (PDB). Si nous comparons diff\u00e9rentes enzymes, nous constaterons que certaines d'entre elles pr\u00e9sentent un degr\u00e9 \u00e9lev\u00e9 de similitude au niveau des centres actifs (les centres actifs de la triade catalytique partag\u00e9s par les prot\u00e9ases \u00e0 s\u00e9rine en sont des exemples typiques), m\u00eame si les s\u00e9quences structurelles globales ne sont pas similaires. La m\u00e9thode de comparaison de la structure des centres actifs [54-55] peuvent<\/sup> peut \u00eatre utilis\u00e9 pour r\u00e9cup\u00e9rer automatiquement les centres actifs d'autres enzymes qui sont similaires au centre actif de l'enzyme actuelle. L'empilement de plusieurs centres actifs similaires dans l'espace tridimensionnel et l'analyse des similitudes et des diff\u00e9rences entre les diff\u00e9rents centres actifs peuvent fournir des informations pr\u00e9cieuses pour la s\u00e9lection des sites de mutation.<\/p>\n 5<\/p>\n R\u00e9sum\u00e9<\/p>\n Pour la clart\u00e9 de la pr\u00e9sentation, notre introduction des m\u00e9thodes susmentionn\u00e9es est cat\u00e9goris\u00e9e. Dans la pratique, les diff\u00e9rents types de m\u00e9thodes ne s'excluent pas mutuellement. Ils peuvent \u00eatre combin\u00e9s de nombreuses fa\u00e7ons pour mieux r\u00e9pondre aux questions qui nous int\u00e9ressent. Par exemple, dans les simulations de complexes enzyme-substrat, l'amarrage mol\u00e9culaire peut \u00eatre utilis\u00e9 pour obtenir la conformation initiale de la simulation ; l'ensemble des conformations obtenues \u00e0 partir des simulations MD peut \u00eatre utilis\u00e9 pour l'analyse de pr\u00e9diction des pores, l'amarrage mol\u00e9culaire, les simulations QM\/MM, etc.Les mod\u00e8les MM int\u00e9grant les \u00e9tats de transition obtenus \u00e0 partir des mod\u00e8les QM ou QM\/MM peuvent \u00eatre construits et utilis\u00e9s pour des simulations MD classiques de longue dur\u00e9e afin d'analyser les effets de l'augmentation et de la diminution de la conformation sur les processus chimiques, ou pour la simulation d'un grand nombre de mutants afin de r\u00e9aliser un criblage virtuel des mutants sur la base de simulations MD ; l'approche MM\/PBSA, que nous avons d\u00e9j\u00e0 mentionn\u00e9e, est une combinaison de la mod\u00e9lisation MD et de la mod\u00e9lisation des milieux continus, etc. <\/p>\n Dans les projets d'enzymes et de transformation alimentaire, le cadre d\u00e9cisionnel le plus utile est g\u00e9n\u00e9ralement l'adaptation de l'application plus la stabilit\u00e9 du processus : quel ingr\u00e9dient se comporte dans les conditions de pH, de temp\u00e9rature, de temps et de substrat pr\u00e9vues sans cr\u00e9er de probl\u00e8me de qualit\u00e9 ou de conformit\u00e9 en aval.<\/p>\n Pourquoi une enzyme \u00e0 haute activit\u00e9 n'est-elle pas automatiquement le meilleur choix commercial ?<\/strong> Les ingr\u00e9dients alimentaires et biotechnologiques doivent-ils \u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9s uniquement \u00e0 partir des fiches techniques ?<\/strong> <\/p>\n The paper introduces the main computational chemistry methods used in industrial enzyme research, especially for guiding enzyme engineering, including molecular mechanics force-field and molecular dynamics simulations, quantum mechanics and combined<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[108],"tags":[],"class_list":["post-7255","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-enzyme-news"],"yoast_head":"\n
\nL'\u00e9tude des prot\u00e9ines, en particulier des enzymes, constitue depuis longtemps une fronti\u00e8re importante de la recherche en chimie computationnelle [6-8].<\/sup> Les principales m\u00e9thodes comprennent les simulations de dynamique mol\u00e9culaire (MD classique) bas\u00e9es sur les champs de force de la m\u00e9canique mol\u00e9culaire classique [9],<\/sup> m\u00e9canique quantique (MQ) [10] et<\/sup> les m\u00e9thodes combin\u00e9es de m\u00e9canique quantique\/m\u00e9canique mol\u00e9culaire (MQ\/MM) [8,11-12],<\/sup> la pr\u00e9diction de complexes intermol\u00e9culaires, c'est-\u00e0-dire l'amarrage mol\u00e9culaire (Docking) [13], et<\/sup> mod\u00e8le de continuum polarisable (PCM) pour quantifier les effets \u00e9lectrostatiques et de solvant [ 14].<\/sup> ) comme le mod\u00e8le de Poisson-Boltzmann (PB) [14],<\/sup> et certains mod\u00e8les bas\u00e9s sur des propri\u00e9t\u00e9s g\u00e9om\u00e9triques. Dans cet article, nous donnerons un aper\u00e7u de chacune de ces m\u00e9thodes sous deux angles : premi\u00e8rement, les m\u00e9thodes elles-m\u00eames, y compris les principes de base, les r\u00e9sultats de calcul originaux, les conditions d'applicabilit\u00e9, et les avantages et inconv\u00e9nients (potentiels), etc.; et deuxi\u00e8mement, sur la mani\u00e8re d'utiliser ces m\u00e9thodes pour obtenir des informations pertinentes pour l'ing\u00e9nierie, telles qu'une compr\u00e9hension plus approfondie des m\u00e9canismes catalytiques pertinents, des pr\u00e9dictions th\u00e9oriques ou des explications des changements dans les propri\u00e9t\u00e9s ou les fonctions de diff\u00e9rents mutants par rapport au type sauvage, qui peuvent guider la conception de biblioth\u00e8ques de mutation de haute qualit\u00e9 pour l'\u00e9volution dirig\u00e9e, ou la conception de biblioth\u00e8ques de mutation de haute qualit\u00e9, ou la conception de banques de mutation. conception de biblioth\u00e8ques de mutation de haute qualit\u00e9, ou sugg\u00e9rer des sites de mutation sp\u00e9cifiques et des types de mutation sur la base de l'analyse des r\u00e9sultats de calcul bruts, etc.<\/p>\n
\n\u2206VMM<\/em><\/sup><\/i> = VMM<\/em><\/sup><\/i> ( X2<\/sub> ) – VMM<\/em><\/sup><\/i> ( X1<\/sub> ).
\nSelon la th\u00e9orie thermodynamique, les atomes d'une mol\u00e9cule sont toujours en mouvement thermique, c'est-\u00e0-dire.., X<\/em><\/i> change constamment avec le temps ; en outre, lorsque nous faisons des observations exp\u00e9rimentales, l'\u00e9chantillon est toujours constitu\u00e9 d'un grand nombre de mol\u00e9cules (\u00e0 l'exception des exp\u00e9riences sur une seule mol\u00e9cule), avec diff\u00e9rentes mol\u00e9cules dans diff\u00e9rents \u00e9tats de conformation. Par cons\u00e9quent, d'un point de vue cin\u00e9tique, nous devons tenir compte des changements de conformation au fil du temps, et d'un point de vue thermodynamique, nous devons tenir compte de la distribution de probabilit\u00e9 des mol\u00e9cules ayant des conformations diff\u00e9rentes. La simulation de la dynamique mol\u00e9culaire (MD) est le mod\u00e8le le plus simple pour examiner ces deux aspects des propri\u00e9t\u00e9s (Fig. 1B). Dans la simulation de dynamique mol\u00e9culaire, nous partons d'une conformation initiale, nous calculons la force agissant sur chaque atome \u00e0 chaque instant sur la base de la conformation actuelle et de la fonction d'\u00e9nergie potentielle (la force est la d\u00e9riv\u00e9e n\u00e9gative de la fonction d'\u00e9nergie potentielle par rapport aux coordonn\u00e9es des atomes), nous int\u00e9grons num\u00e9riquement les \u00e9quations du mouvement de Newton pour obtenir la conformation \u00e0 l'instant suivant, et nous r\u00e9p\u00e9tons le processus pour obtenir la trajectoire de l'\u00e9volution de la conformation au cours du temps.
\nEntre les deux, des algorithmes sp\u00e9ciaux peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour simuler l'effet des facteurs environnementaux (par exemple, la temp\u00e9rature, la pression, etc.) sur le mouvement mol\u00e9culaire. Selon le principe thermodynamique, lorsque l'intervalle de temps est suffisamment long, la distribution de probabilit\u00e9 de la conformation de la m\u00eame mol\u00e9cule \u00e0 diff\u00e9rents moments et la conformation de diff\u00e9rentes mol\u00e9cules dans l'\u00e9tat d'\u00e9quilibre thermodynamique sont les m\u00eames (c'est-\u00e0-dire que la moyenne temporelle est \u00e9quivalente \u00e0 la moyenne du syst\u00e8me). Par cons\u00e9quent, si la simulation MD est effectu\u00e9e pendant une p\u00e9riode suffisamment longue, l'ensemble des conformations obtenues \u00e0 partir de la simulation peut \u00eatre utilis\u00e9 comme un \u00e9chantillon de la distribution des conformations mol\u00e9culaires dans un \u00e9tat d'\u00e9quilibre thermodynamique particulier. Sur la base de ce principe, nous pouvons analyser des propri\u00e9t\u00e9s observables arbitraires d'un syst\u00e8me dans son \u00e9tat d'\u00e9quilibre thermodynamique sur la base des trajectoires temporelles obtenues par MD.
\nLa MD est un outil de calcul puissant qui permet d'analyser de mani\u00e8re exhaustive le processus de changement cin\u00e9tique des changements de conformation et les distributions thermodynamiques quantiques microscopiques importantes \u00e0 une r\u00e9solution atomique, ce qui est particuli\u00e8rement important pour \u00e9lucider les principes de conception et les m\u00e9canismes de fonctionnement des machines biomacromol\u00e9culaires complexes telles que les enzymes. \u00c9tant donn\u00e9 que les m\u00e9thodes exp\u00e9rimentales actuelles pour l'analyse de la structure macromol\u00e9culaire ne peuvent fournir que des structures statiques \u00e0 moyenne spatio-temporelle, les simulations MD ont une fonction irrempla\u00e7able dans la recherche connexe. Dans ce contexte, l'outil MD lui-m\u00eame est toujours en cours d'am\u00e9lioration et de perfectionnement. D'un point de vue m\u00e9thodologique, les principales limites de la MD proviennent de deux aspects : premi\u00e8rement, la pr\u00e9cision du mod\u00e8le de champ de force mol\u00e9culaire et, deuxi\u00e8mement, le temps de simulation limit\u00e9 qui rend difficile l'\u00e9chantillonnage complet de l'espace conformationnel. En ce qui concerne le premier probl\u00e8me, le champ de force mol\u00e9culaire a \u00e9t\u00e9 consid\u00e9rablement am\u00e9lior\u00e9 ces derni\u00e8res ann\u00e9es et la pr\u00e9cision de la description thermodynamique de l'\u00e9quilibre conformationnel des macromol\u00e9cules biologiques, en particulier des syst\u00e8mes prot\u00e9iques, a \u00e9t\u00e9 accrue, ce qui a permis de simuler avec succ\u00e8s une vari\u00e9t\u00e9 de mol\u00e9cules prot\u00e9iques, depuis le processus de pliage de la t\u00eate jusqu'\u00e0 la structure naturelle. [15-16].<\/sup> En termes de temps de simulation, gr\u00e2ce au d\u00e9veloppement du mat\u00e9riel informatique et des logiciels, il est d\u00e9sormais possible d'effectuer des simulations de l'ordre de la microseconde pour des syst\u00e8mes de taille habituelle (par exemple, des mol\u00e9cules d'enzymes de centaines de r\u00e9sidus dans une solution aqueuse) en utilisant du mat\u00e9riel informatique conventionnel (par exemple, les serveurs multi-c\u0153urs utilis\u00e9s par le groupe). \u00c0 cette \u00e9chelle de temps, des processus tels que l'ouverture et la fermeture de domaines structurels ou de r\u00e9gions annulaires peuvent \u00eatre observ\u00e9s. Si davantage de ressources informatiques sont disponibles, des simulations directes de processus tels que la liaison\/dissociation du substrat peuvent \u00e9galement \u00eatre r\u00e9alis\u00e9es. Pour \u00e9tudier les processus \u00e0 des \u00e9chelles de temps hors de port\u00e9e de la simulation (par exemple, les changements fonctionnels \u00e0 grande \u00e9chelle des prot\u00e9ines allost\u00e9riques, etc.), des m\u00e9thodes d'\u00e9chantillonnage am\u00e9lior\u00e9es peuvent \u00eatre utilis\u00e9es [17],<\/sup> \u00e0 condition que l'utilisateur ait une compr\u00e9hension plus approfondie de la th\u00e9orie des DM.
\nActuellement, la plupart des applications de simulation MD couvrent des \u00e9chelles de temps allant de la nanoseconde \u00e0 la microseconde, et l'\u00e9chantillonnage de l'espace conformationnel est principalement limit\u00e9 au voisinage de la structure initiale (pour les prot\u00e9ines \u00e0 domaine unique, il s'agit g\u00e9n\u00e9ralement de l'augmentation et de la diminution structurelles du d\u00e9placement quadratique moyen (RMS) dans la plage de 3-4 \u00c5). Il est donc n\u00e9cessaire d'utiliser une structure initiale raisonnable comme entr\u00e9e de la MD pour que les r\u00e9sultats de la simulation soient significatifs. Dans la plupart des cas, les structures cristallines d\u00e9termin\u00e9es exp\u00e9rimentalement ou les structures bas\u00e9es sur la mod\u00e9lisation comparative de prot\u00e9ines homologues sont utilis\u00e9es comme structures initiales pour la MD. Lors de la simulation de complexes enzyme-substrat, il est souvent n\u00e9cessaire de mod\u00e9liser la structure initiale du complexe sur la base de la structure de l'enzyme vide ou de l'enzyme en complexe avec d'autres mol\u00e9cules, soit en utilisant l'amarrage mol\u00e9culaire, soit en rempla\u00e7ant directement d'autres petites mol\u00e9cules (par exemple, des inhibiteurs) dans la structure cristalline par le substrat. Les simulations MD n\u00e9cessitent \u00e9galement la construction d'un champ de force mol\u00e9culaire qui repr\u00e9sente toutes les unit\u00e9s chimiques du syst\u00e8me. Lorsque le syst\u00e8me \u00e0 simuler comprend une petite mol\u00e9cule comme substrat, il arrive souvent que le champ de force mol\u00e9culaire standard fourni dans le progiciel de MD ne couvre pas la petite mol\u00e9cule comme substrat. Dans ce cas, il est possible d'utiliser un logiciel outil capable de g\u00e9n\u00e9rer automatiquement des champs de force pour les petites mol\u00e9cules [18-19].<\/sup> Les fichiers de champs de force doivent \u00eatre v\u00e9rifi\u00e9s manuellement et utilis\u00e9s pour des essais de simulation courts avant d'utiliser les champs de force g\u00e9n\u00e9r\u00e9s automatiquement pour des simulations MD longues.<\/p>\n
\nFig. 1 Champ de force de la m\u00e9canique mol\u00e9culaire (A) et simulation de la dynamique mol\u00e9culaire (B)<\/p>\n
\nOutre la stabilit\u00e9, la MD a \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9e pour pr\u00e9dire les r\u00e9sidus \"hotspot\" qui ont le potentiel d'affecter de mani\u00e8re significative la dynamique conformationnelle associ\u00e9e \u00e0 la liaison du substrat\/lib\u00e9ration du produit, fournissant ainsi une base pour la conception de mutations ou de biblioth\u00e8ques de mutants qui peuvent modifier la s\u00e9lectivit\u00e9 du substrat, la s\u00e9lectivit\u00e9 de la r\u00e9action, la vitesse de lib\u00e9ration du produit, etc. [31-32].<\/sup> L'une des fa\u00e7ons d'\u00e9tudier la s\u00e9lectivit\u00e9 substrat\/r\u00e9action avec la MD est de comparer les r\u00e9sultats de simulation des complexes enzyme-substrat avec diff\u00e9rentes (structures initiales) et de pr\u00e9dire le substrat ou les \u00e9tats structurels avec une affinit\u00e9 plus \u00e9lev\u00e9e (ou une r\u00e9activit\u00e9 plus \u00e9lev\u00e9e). Une m\u00e9thode quantitative rigoureuse pour calculer l'affinit\u00e9 (ou la r\u00e9activit\u00e9) est le calcul de l'\u00e9nergie libre [33-34].<\/sup> En raison de l'intensit\u00e9 des calculs d'\u00e9nergie libre, la plupart des applications actuelles utilisent des m\u00e9thodes qualitatives de pr\u00e9diction : la discrimination qualitative de l'affinit\u00e9 relative peut \u00eatre bas\u00e9e sur la stabilit\u00e9 de la structure des complexes petite mol\u00e9cule-macromol\u00e9cule, l'\u00e9nergie moyenne d'interaction intermol\u00e9culaire, etc., tandis que la discrimination qualitative de la r\u00e9activit\u00e9 est bas\u00e9e sur les distributions de configuration g\u00e9om\u00e9trique relative des groupes fonctionnels catalytiques et r\u00e9actifs, etc. [35].<\/sup> Les r\u00e9sultats de cette discrimination qualitative peuvent servir de base \u00e0 la conception de biblioth\u00e8ques de s\u00e9quences \u00e9volutives dirig\u00e9es. En outre, les simulations MD peuvent \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9es pour analyser les points chauds autour du pore de liaison du substrat\/dissociation du produit. [36-37].<\/sup> Ce type d'application implique la simulation des voies de dissociation pour la dissociation de petites mol\u00e9cules des prot\u00e9ines, et s'il y a des difficult\u00e9s avec des \u00e9chelles de temps de simulation insuffisantes, celles-ci peuvent \u00eatre surmont\u00e9es en utilisant des techniques d'\u00e9chantillonnage am\u00e9lior\u00e9es. [38-39].<\/sup><\/p>\n
\n\u00c9tant donn\u00e9 la configuration g\u00e9om\u00e9trique d'une mol\u00e9cule, son \u00e9nergie peut \u00eatre calcul\u00e9e \u00e0 l'aide du mod\u00e8le QM. Le mod\u00e8le QM est plus souvent utilis\u00e9 pour l'optimisation des g\u00e9om\u00e9tries mol\u00e9culaires, c'est-\u00e0-dire pour trouver une structure localement stable (avec une \u00e9nergie inf\u00e9rieure \u00e0 celle des structures voisines) apr\u00e8s des changements successifs \u00e0 partir d'une configuration initiale, ou pour trouver les chemins de moindre \u00e9nergie reliant les r\u00e9actifs aux produits, et les \u00e9tats de transition le long des chemins. Ces calculs sont intensifs car diff\u00e9rentes configurations g\u00e9om\u00e9triques doivent \u00eatre prises en compte et compar\u00e9es, et des dizaines voire des milliers de calculs en un seul point doivent \u00eatre effectu\u00e9s. Une strat\u00e9gie courante pour \u00e9conomiser l'effort de calcul consiste \u00e0 optimiser d'abord un large \u00e9ventail de recherches de chemins de r\u00e9action en utilisant des mod\u00e8les QM efficaces avec une pr\u00e9cision limit\u00e9e, puis \u00e0 compl\u00e9ter l'optimisation de la configuration en utilisant des mod\u00e8les plus pr\u00e9cis \u00e0 proximit\u00e9 de la configuration\/chemin d'\u00e9nergie la plus basse recherch\u00e9e, ou \u00e0 effectuer des calculs en un seul point.
\nActuellement, l'application des m\u00e9thodes de QM de premier principe \u00e0 l'ensemble de la mol\u00e9cule d'enzyme n\u00e9cessite des calculs intensifs, se limite essentiellement \u00e0 des calculs \u00e0 un seul point et manque encore de praticit\u00e9. Le mod\u00e8le QM\/MM (Fig. 2) est couramment utilis\u00e9 pour les grandes mol\u00e9cules [11].<\/sup> Dans ce mod\u00e8le, le syst\u00e8me mol\u00e9culaire est divis\u00e9 en au moins deux parties : la partie directement impliqu\u00e9e dans la r\u00e9action chimique est trait\u00e9e avec le mod\u00e8le QM, et le reste est trait\u00e9 avec la m\u00e9canique mol\u00e9culaire (MM). Il existe plusieurs strat\u00e9gies diff\u00e9rentes pour traiter les fronti\u00e8res et les interactions QM-MM [41].<\/sup> Dans les mod\u00e8les QM\/MM de premi\u00e8re approche, les calculs QM sont beaucoup plus co\u00fbteux que les calculs MM. Par cons\u00e9quent, les m\u00e9thodes d'optimisation conformationnelle sont principalement utilis\u00e9es pour la r\u00e9gion QM afin de pr\u00e9dire ou de simuler sa g\u00e9om\u00e9trie, et les simulations de dynamique mol\u00e9culaire peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour \u00e9chantillonner la partie MM. [42].<\/sup> Cela signifie que les r\u00e9sultats des calculs peuvent \u00eatre plus sensibles \u00e0 la structure initiale de la r\u00e9gion QM du syst\u00e8me. Dans ce cas, des calculs avec diff\u00e9rents mod\u00e8les de structure initiale sont n\u00e9cessaires pour obtenir des r\u00e9sultats fiables. Si les m\u00e9thodes semi-empiriques [43] ou<\/sup> th\u00e9ories empiriques sur les liaisons de valence [44-45]<\/sup> sont utilis\u00e9s pour la partie QM ,<\/sup> il peut \u00eatre possible d'explorer plus compl\u00e8tement l'espace conformationnel et de r\u00e9duire l'effet de la structure initiale par un \u00e9chantillonnage QM\/MM MD plus long.<\/p>\n
\nFig. 2 Mod\u00e8le de m\u00e9canique quantique (MQ)\/mol\u00e9culaire (MM).<\/p>\n
\nPour simplifier le traitement, nous s\u00e9parons g\u00e9n\u00e9ralement l'effet du solvant non polaire (effet hydrophobe) de l'effet du solvant polaire dans le mod\u00e8le du solvant cach\u00e9. L'exp\u00e9rience a montr\u00e9 que l'\u00e9nergie libre de solvatation d'un solut\u00e9 non polaire est proportionnelle \u00e0 sa surface accessible au solvant (SASA). Par cons\u00e9quent, le mod\u00e8le de solvatation SASA est souvent utilis\u00e9 pour cette composante. Les param\u00e8tres de ce mod\u00e8le comprennent les rayons atomiques n\u00e9cessaires pour calculer la SASA, le rayon de la mol\u00e9cule de solvant (1,4 \u00c5 pour les mol\u00e9cules d'eau) et une constante de proportionnalit\u00e9 pour l'\u00e9nergie libre de solvatation proportionnelle \u00e0 la SASA. Ces param\u00e8tres sont g\u00e9n\u00e9ralement d\u00e9termin\u00e9s en ajustant les valeurs exp\u00e9rimentales de l'\u00e9nergie libre de solvatation des petites mol\u00e9cules.
\nLes mod\u00e8les les plus couramment utilis\u00e9s pour prendre en compte les effets des solvants polaires consid\u00e8rent la r\u00e9gion occup\u00e9e par le solvant comme un milieu continu avec une constante di\u00e9lectrique sp\u00e9cifique (78,4 pour l'eau), et la r\u00e9gion du solut\u00e9 comme \u00e9tant occup\u00e9e par un milieu avec une faible constante di\u00e9lectrique (couramment \u00e9valu\u00e9e \u00e0 2-8) ou un vide (constante di\u00e9lectrique de 1) (Fig. 3A). Le milieu continu est polaris\u00e9 par le champ \u00e9lectrostatique g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par la distribution des charges dans la r\u00e9gion du solut\u00e9, et la distribution des charges polaris\u00e9es qui en r\u00e9sulte g\u00e9n\u00e8re \u00e0 son tour un champ \u00e9lectrostatique dans la r\u00e9gion du solut\u00e9 qui agit sur la charge du solut\u00e9. Le champ \u00e9lectrique g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par les charges polaris\u00e9es est appel\u00e9 champ de r\u00e9action. Par cons\u00e9quent, le mod\u00e8le de milieu continu \u00e9lectrostatique est \u00e9galement connu sous le nom de mod\u00e8le de champ de r\u00e9action. Dans le mod\u00e8le du milieu continu sans ions libres dans la r\u00e9gion du solvant, la relation entre le potentiel \u00e9lectrostatique de l'espace et la distribution de la charge de l'espace satisfait \u00e0 l'\u00e9quation de Poisson. Pour un environnement de solution contenant des ions libres, la distribution spatiale des ions est affect\u00e9e par le potentiel \u00e9lectrostatique spatial. L'\u00e9quation PB est une \u00e9quation aux d\u00e9riv\u00e9es partielles concernant la relation entre la distribution du potentiel \u00e9lectrostatique et la distribution de la charge et du di\u00e9lectrique dans l'espace tridimensionnel, et peut \u00eatre r\u00e9solue num\u00e9riquement. La m\u00e9thode num\u00e9rique la plus courante pour r\u00e9soudre l'\u00e9quation PB pour les syst\u00e8mes macromol\u00e9culaires tels que les enzymes est la m\u00e9thode des diff\u00e9rences finies (FD), collectivement appel\u00e9e mod\u00e8le FDPB (figure 3B). [14].<\/sup> Avec la FDPB, il est possible de calculer le potentiel \u00e9lectrostatique en trois dimensions sur la base de la distribution des charges spatiales du solut\u00e9, ce qui permet \u00e0 son tour de calculer d'autres propri\u00e9t\u00e9s telles que l'\u00e9nergie libre \u00e9lectrostatique. Dans les calculs QM pour les syst\u00e8mes de petites mol\u00e9cules, le champ de r\u00e9action est souvent remplac\u00e9 par le champ \u00e9lectrique g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par la distribution des charges de surface sur la surface mol\u00e9culaire, et le mod\u00e8le correspondant est appel\u00e9 le mod\u00e8le du milieu continu polarisable (PCM).
\nLe mod\u00e8le le plus couramment utilis\u00e9 pour tenir compte des effets des solvants polaires traite la r\u00e9gion occup\u00e9e par le solvant comme un milieu continu avec une constante di\u00e9lectrique sp\u00e9cifique (78,4 pour l'eau), tandis que la r\u00e9gion du solut\u00e9 est trait\u00e9e comme si elle \u00e9tait occup\u00e9e par un milieu avec une faible constante di\u00e9lectrique (g\u00e9n\u00e9ralement \u00e9valu\u00e9e entre 2 et 8) ou un vide (constante di\u00e9lectrique de 1) (Fig. 3A). Le milieu continu est polaris\u00e9 par le champ \u00e9lectrostatique g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par la distribution des charges dans la r\u00e9gion du solut\u00e9, et la distribution des charges polaris\u00e9es qui en r\u00e9sulte g\u00e9n\u00e8re \u00e0 son tour un champ \u00e9lectrostatique dans la r\u00e9gion du solut\u00e9 qui agit sur la charge du solut\u00e9. Le champ \u00e9lectrique g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par les charges polaris\u00e9es est appel\u00e9 champ de r\u00e9action. Par cons\u00e9quent, le mod\u00e8le de milieu continu \u00e9lectrostatique est \u00e9galement connu sous le nom de mod\u00e8le de champ de r\u00e9action. Dans le mod\u00e8le du milieu continu sans ions libres dans la r\u00e9gion du solvant, la relation entre le potentiel \u00e9lectrostatique de l'espace et la distribution de la charge de l'espace satisfait \u00e0 l'\u00e9quation de Poisson. Pour un environnement de solution contenant des ions libres, la distribution spatiale des ions est affect\u00e9e par le potentiel \u00e9lectrostatique spatial. L'\u00e9quation PB est une \u00e9quation aux d\u00e9riv\u00e9es partielles concernant la relation entre la distribution du potentiel \u00e9lectrostatique et la distribution de la charge et du di\u00e9lectrique dans l'espace tridimensionnel, et peut \u00eatre r\u00e9solue num\u00e9riquement. La m\u00e9thode num\u00e9rique la plus courante pour r\u00e9soudre l'\u00e9quation PB pour les syst\u00e8mes macromol\u00e9culaires tels que les enzymes est la m\u00e9thode des diff\u00e9rences finies (FD), collectivement appel\u00e9e mod\u00e8le FDPB (figure 3B). [14].<\/sup> Avec la FDPB, il est possible de calculer le potentiel \u00e9lectrostatique en trois dimensions sur la base de la distribution des charges spatiales du solut\u00e9, ce qui permet de calculer d'autres propri\u00e9t\u00e9s telles que l'\u00e9nergie libre \u00e9lectrostatique. Dans les calculs QM de petits syst\u00e8mes mol\u00e9culaires, le champ de r\u00e9action est souvent remplac\u00e9 par le champ \u00e9lectrique g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par la distribution des charges de surface sur la surface de la mol\u00e9cule, et le mod\u00e8le correspondant est appel\u00e9 le mod\u00e8le du milieu continu polarisable (PCM).<\/p>\n
\nFig. 3 Mod\u00e8le de continuum \u00e9lectrostatique (A) et m\u00e9thode de Poisson-Boltzmann par diff\u00e9rence finie (FDPB) (B).<\/p>\n
\nLors de l'\u00e9tude des \u00e9tapes chimiques de la catalyse enzymatique avec le mod\u00e8le de grappe QM, il est souvent n\u00e9cessaire d'utiliser le mod\u00e8le PCM pour simuler l'influence \u00e9lectrostatique de l'environnement sur la zone de r\u00e9action. Si le processus de r\u00e9action implique des changements significatifs dans la distribution des charges, les r\u00e9sultats des calculs QM sous vide sans l'utilisation d'un milieu continu ne sont pas raisonnables et peuvent m\u00eame conduire \u00e0 des conclusions qualitatives erron\u00e9es. Dans le mod\u00e8le QM\/MM, le centre de r\u00e9action est g\u00e9n\u00e9ralement entour\u00e9 de mol\u00e9cules solubles qui sont trait\u00e9es de la mani\u00e8re MM, et il n'est g\u00e9n\u00e9ralement pas n\u00e9cessaire de prendre en compte le champ de r\u00e9action du milieu continu. Toutefois, si la charge nette du syst\u00e8me change avant et apr\u00e8s la r\u00e9action (par exemple, calculs du potentiel d'oxydor\u00e9duction), il est probable que la contribution de l'environnement de la solution \u00e0 l'ext\u00e9rieur des limites du syst\u00e8me \u00e0 l'\u00e9nergie libre de la r\u00e9action doive \u00eatre prise en compte et, dans ce cas, les r\u00e9sultats QM\/MM peuvent \u00eatre corrig\u00e9s \u00e0 l'aide du mod\u00e8le du milieu continu.
\nEn tant que m\u00e9thode alliant efficacit\u00e9 et pr\u00e9cision, le MM\/PBSA peut \u00eatre utilis\u00e9 pour analyser l'affinit\u00e9 des complexes prot\u00e9ine-prot\u00e9ine et prot\u00e9ine-petites mol\u00e9cules. [49].<\/sup> Pour annuler les erreurs, il est conventionnel d'effectuer des simulations de dynamique mol\u00e9culaire en solvant explicite des complexes afin d'obtenir une collection de conformations ; pour chaque conformation du complexe, calculer l'\u00e9nergie MM\/PBSA du complexe dans son ensemble et de chaque monom\u00e8re qui compose le complexe, respectivement ; et approximer l'\u00e9nergie libre de liaison en utilisant la moyenne de la diff\u00e9rence entre l'\u00e9nergie MM\/PBSA de l'ensemble et celle des monom\u00e8res pour l'ensemble de la conformation. Cette m\u00e9thode peut \u00eatre utilis\u00e9e pour analyser les r\u00e9sidus \"hotspot\" qui affectent l'affinit\u00e9 du substrat et peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9e pour pr\u00e9dire les changements de s\u00e9lectivit\u00e9 du substrat dans les mutants.<\/p>\n
\nL'\u00e9tude des syst\u00e8mes de biomol\u00e9cules tels que les prot\u00e9ines par des m\u00e9thodes de chimie computationnelle a une histoire de plus de 40 ans. Ces m\u00e9thodes ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9es de plus en plus largement dans la recherche sur les enzymes industrielles tout en se d\u00e9veloppant continuellement. Les \u00e9quipes de recherche chinoises en chimie computationnelle et en g\u00e9nie enzymatique industriel se d\u00e9veloppent et leurs capacit\u00e9s de recherche s'am\u00e9liorent rapidement. L'application de la chimie computationnelle au g\u00e9nie enzymatique s'\u00e9largira et s'approfondira au fur et \u00e0 mesure que la combinaison de ces deux disciplines deviendra de plus en plus \u00e9troite. L'ing\u00e9nierie des prot\u00e9ines, l'\u00e9volution dirig\u00e9e et d'autres techniques ont eu un impact consid\u00e9rable sur la recherche industrielle en mati\u00e8re d'enzymes. Le d\u00e9veloppement futur des m\u00e9thodes computationnelles, en particulier la perc\u00e9e de nouvelles m\u00e9thodes de conception d'enzymes, devrait entra\u00eener de nouvelles perc\u00e9es technologiques pour la recherche industrielle sur les enzymes \u00e0 l'\u00e8re de la biologie synth\u00e9tique.<\/p>\nComment les acheteurs \u00e9valuent-ils g\u00e9n\u00e9ralement les enzymes et les ingr\u00e9dients pour la transformation alimentaire ?<\/h2>\n
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R\u00e9f\u00e9rences de produits recommand\u00e9es<\/h3>\n
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FAQ pour les acheteurs et les formulateurs<\/h3>\n
Parce que la meilleure enzyme est celle qui fonctionne de mani\u00e8re fiable dans les conditions r\u00e9elles du proc\u00e9d\u00e9 et donne le r\u00e9sultat en aval souhait\u00e9 sans cr\u00e9er de nouveaux probl\u00e8mes.<\/p>\n
Il est g\u00e9n\u00e9ralement plus s\u00fbr d'associer la revue des sp\u00e9cifications \u00e0 un test pilote ou d'application, car les substrats r\u00e9els et les fen\u00eatres de processus peuvent modifier consid\u00e9rablement le r\u00e9sultat.<\/p>\nContactez-nous d\u00e8s maintenant !<\/b><\/strong><\/h2>\n
Si vous avez besoin de Price, veuillez indiquer vos coordonn\u00e9es dans le formulaire ci-dessous. Nous vous contacterons g\u00e9n\u00e9ralement dans les 24 heures. Vous pouvez \u00e9galement m'envoyer un courriel\u00a0info@longchangchemical.com<\/a><\/span>\u00a0pendant les heures de travail ( 8:30 am to 6:00 pm UTC+8 Mon.~Sat. ) ou utilisez le chat en direct du site web pour obtenir une r\u00e9ponse rapide.<\/b><\/strong><\/h4>\n
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\n Compos\u00e9 Glucoamylase<\/span><\/a><\/td>\n 9032-08-0<\/td>\n<\/tr>\n \n Pullulanase<\/span><\/a><\/td>\n 9075-68-7<\/td>\n<\/tr>\n \n Xylanase<\/span><\/a><\/td>\n 37278-89-0<\/td>\n<\/tr>\n \n Cellulase<\/span><\/a><\/td>\n 9012-54-8<\/td>\n<\/tr>\n \n Naringinase<\/span><\/a><\/td>\n 9068-31-9<\/td>\n<\/tr>\n \n \u03b2-Amylase<\/span><\/a><\/td>\n 9000-91-3<\/td>\n<\/tr>\n \n Glucose oxydase<\/span><\/a><\/td>\n 9001-37-0<\/td>\n<\/tr>\n \n alpha-amylase<\/td>\n 9000-90-2<\/td>\n<\/tr>\n \n Pectinase<\/span><\/a><\/td>\n 9032-75-1<\/td>\n<\/tr>\n \n Peroxydase<\/td>\n 9003-99-0<\/td>\n<\/tr>\n \n Lipase<\/span><\/a><\/td>\n 9001-62-1<\/td>\n<\/tr>\n \n Catalase<\/span><\/a><\/td>\n 9001-05-2<\/td>\n<\/tr>\n \n TANNASE<\/span><\/a><\/td>\n 9025-71-2<\/td>\n<\/tr>\n \n Elastase<\/span><\/a><\/td>\n 39445-21-1<\/td>\n<\/tr>\n \n Ur\u00e9ase<\/span><\/a><\/td>\n 9002-13-5<\/td>\n<\/tr>\n \n DEXTRANASE<\/span><\/a><\/td>\n 9025-70-1<\/td>\n<\/tr>\n \n L-Lactique d\u00e9shydrog\u00e9nase<\/span><\/a><\/td>\n 9001-60-9<\/td>\n<\/tr>\n \n D\u00e9shydrog\u00e9nase malate<\/span><\/a><\/td>\n 9001-64-3<\/td>\n<\/tr>\n \n Cholest\u00e9rol oxydase<\/span><\/a><\/td>\n 9028-76-6<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"