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    科研服务

    立足于生命科学,为基础研究领域科学工作者提供生物学高端技术服务

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    AI驱动的酶定向改造(底物亲和力优化方向)

    本服务采用 AI 辅助结构建模、分子动力学模拟、LigandMPNN 局部序列设计、GNINA 批量对接、Boltz-2 亲和力复筛、MM/GBSA 结合自由能分析和 CatPred 动力学参数检查相结合的方式,对目标酶进行底物亲和力优化设计,并输出优先实验验证的候选突变体。服务的核心目标是在保留酶催化中心、保守功能残基和整体结构稳定性的前提下,对底物结合口袋周围具有优化潜力的残基进行局部改造设计,从而提高底物在活性口袋中的结合稳定性、空间匹配度和关键相互作用水平。

    • 产品描述
    • 服务简介

      本服务采用 AI 辅助结构建模、分子动力学模拟、LigandMPNN 局部序列设计、GNINA 批量对接、Boltz-2 亲和力复筛、MM/GBSA 结合自由能分析和 CatPred 动力学参数检查相结合的方式,对目标酶进行底物亲和力优化设计,并输出优先实验验证的候选突变体。服务的核心目标是在保留酶催化中心、保守功能残基和整体结构稳定性的前提下,对底物结合口袋周围具有优化潜力的残基进行局部改造设计,从而提高底物在活性口袋中的结合稳定性、空间匹配度和关键相互作用水平。

       

      技术体系

      本服务默认采用 Boltz-2 或已有 PDB 结构构建标准酶蛋白—底物小分子复合物模型;通过结构检查与局部优化确认底物是否位于合理活性口袋中;采用 AMBER 力场体系开展短程分子动力学模拟,评估野生型酶-底物复合物的动态稳定性;基于稳定构象识别底物周围 10 Å 范围内的口袋残基,并结合催化残基、保守残基和结构核心残基信息划分固定残基与可突变残基。

       

      应用场景

      1、底物亲和力优化。

      2、潜在 Km 改善方向设计。

      3、酶-底物结合模式优化。

      4、底物选择性优化。

      5、工业酶前期改造方案设计,提高实验验证效率。

      6、酶活性口袋局部改造。

      7、多突变体设计与优选,进行多层级筛选。

      8、突变机制解释。

      9、酶工程项目可行性评估。

       

      服务优势

      1、建立面向酶-底物体系专用计算改造流程,更适合底物亲和力和口袋结合稳定性优化需求。

      2、根据不同酶体系灵活组合所需模块:酶-底物复合物建模、分子动力学模拟、口袋残基识别、AI序列设计、分子对接、结合自由能分析和动力学参数预测,各环节均有成熟实战经验。

      3、全流程服务:只需提供酶序列和底物结构,即可完成从复合物构建、口袋识别、突变设计、筛选复筛到报告交付。

      4、复杂体系可定制:含金属离子、辅因子、共价中间体或特殊底物的酶体系,可进行定制化评估与处理。

      5、多维分析,交付完整:交付内容涵盖候选突变体分级推荐、对接筛选结果、亲和力预测、动力学分析图表、MM/GBSA能量分析、CatPred预测及完整技术报告,为客户后续实验验证提供清晰指引。

       

      收样标准

      1、优先提供目标酶的三维结构文件,格式为 PDB;如无可靠结构,可提供目标酶氨基酸序列,格式为 FASTA,用于评估结构预测和复合物建模可行性。

      2、需提供目标底物的小分子结构文件,推荐格式为 SDF、MOL2 或 SMILES。

       

      服务内容

      服务内容

      自然日

      交付材料

      1、项目数据检查与结构准备

      7个

      1、野生型酶-底物复合物结构评估结果;

      2、野生型酶-底物结合稳定性分析结果;

      3、底物结合口袋区域分析结果;

      4、候选突变体设计结果表;

      5、候选突变体亲和力趋势筛选结果表;

      6、优先推荐候选突变体清单;

      7、项目分析报告电子版一份;关键图件、结果表格及必要的结构文件。

      2、野生型酶-底物结合状态评估

      7个

      3、底物结合口袋区域分析

      4个

      4、AI辅助候选突变体设计

      7个

      5、候选突变体亲和力趋势筛选

      7个

      6、优先候选突变体稳定性比较

      10个

      7、候选突变体综合排序与结果整理

      10个

      8、项目报告撰写与交付

      8个

       

      案例报告

      注:以下数据为示例数据,用于展示报告结果呈现方式。实际项目中应替换为真实计算结果。

      1、野生型酶-底物复合物构建结果:底物能够进入目标酶活性口袋,并位于已知催化残基附近,底物反应基团朝向催化中心,未观察到明显空间冲突。

       

      图1建模后的PDB结构

       

      2、野生型 50 ns MD 稳定性分析结果:体系在模拟后期趋于稳定,底物未发生明显逃逸,并与活性口袋保持持续相互作用。

       

      图2 复合物 50 ns 分子动力学模拟过程中的 RMSD 变化

      3、候选突变体亲和力筛选结果

      对候选突变体进行亲和力相关筛选后,综合比较其底物结合姿势、亲和力预测趋势、结合稳定性和局部相互作用变化。

      表1 亲和力复筛结果

      突变体 affinity score 相对WT变化
      WT 0.00 基准
      Mut_001 +0.48 改善
      Mut_002 +0.41 改善
      Mut_003 +0.33 改善
      Mut_004 +0.24 小幅改善
      Mut_005 +0.12 接近WT
      Mut_008 -0.08 变差

       

      表2 Top 候选突变体 MD 稳定性比较

      体系 蛋白RMSD均值 底物RMSD均值 平均氢键数 判断
      WT 2.26 Å 5.28 Å 3.0 基准
      Mut_001 2.15 Å 4.38 Å 4.8 优于WT
      Mut_002 2.22 Å 4.61 Å 4.2 优于WT
      Mut_003 2.39 Å 4.84 Å 3.9 小幅优于WT
      Mut_004 2.51 Å 5.35 Å 3.1 接近WT

       

      参考文献

      [1] Passaro S, Corso G, Wohlwend J, et al. Boltz-2: Towards Accurate and Efficient Binding Affinity Prediction[EB/OL]. bioRxiv, 2025. DOI: 10.1101/2025.06.14.659707.

      [2] Case D A, Cheatham T E III, Darden T, et al. The Amber biomolecular simulation programs[J]. Journal of Computational Chemistry, 2005, 26(16): 1668-1688.

      [3] Maier J A, Martinez C, Kasavajhala K, et al. ff14SB: improving the accuracy of protein side chain and backbone parameters from ff99SB[J]. Journal of Chemical Theory and Computation, 2015, 11(8): 3696-3713.

      [4] Miller B R III, McGee T D Jr, Swails J M, et al. MMPBSA.py: An Efficient Program for End-State Free Energy Calculations[J]. Journal of Chemical Theory and Computation, 2012, 8(9): 3314-3321.

      [5] Dauparas J, Lee G R, Pecoraro R, et al. Atomic context-conditioned protein sequence design using LigandMPNN[J]. Nature Methods, 2025, 22: 717-723.

      [6] McNutt A T, Li Y, Meli R, et al. GNINA 1.3: the next increment in molecular docking with deep learning[J]. Journal of Cheminformatics, 2025, 17: 28.

      [7] Boorla V S, Maranas C D. CatPred: a comprehensive framework for deep learning in vitro enzyme kinetic parameters[J]. Nature Communications, 2025, 16: 2072.

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