Направленный мутагенез пенициллинацилазы из Escherichia coli для изменения каталитических свойств и стабильности (1105631), страница 27
Текст из файла (страница 27)
1990. Т. 192. С. 133–141.119. Lumry R., Eyring H. Conformational changes of proteins // J. Phys. Chem. 1954. Т. 58. С.110–120.120. Balwant S. 3-Acyl-4-ethyl-2-oxazolones and oxazolidinones // US4150030. 1979.121. Alberto S. Optical resolution of DL-3-acetylthio-2-methylpropionic acid using L-(+)-2aminobutanol as resolving agent // US5367091.
1994.122. Scott D. Phenylalaninol derivatives for the treatment of central nervous system disorders //WO9817636. 1998.178123. Sidduri Achytharao. Phenylalaninol derivatives // HK1043589. 2005.124. Ming G. Process for preparing r-Gossypol l-phenylalaninol dienamine // WO200904541. 2009.125. Chernobrovkin M.G., Shapovalova E.N., Guranda D.T., Kudryavtsev P., Svedas V.K., ShpigunO. Chiral high-performance liquid chromatography analysis of alpha-amino acid mixtures using anovel SH reagent--N-R-mandelyl-L-cysteine and traditional enantiomeric thiols for precolumnderivatization.
// J. Chromatogr. A. 2007. Т. 1175. № 1. С. 89–95.126. Oinonen C., Rouvinen J. Structural comparison of Ntn-hydrolases. // Protein Sci. 2000. Т. 9. №12. С. 2329–37.127. Варфоломеев С.Д. Химическая энзимология // Издательский центр “Академия.” 2005.128. Arad G., Chorev M., Shtorch a, Goldblum a, Kotler M. Point mutation in avian sarcomaleukaemia virus protease which increases its activity but impairs infectious virus production.
// J.Gen. Virol. 1995. Т. 76 ( Pt 8). С. 1917–25.129. Choi K.S., Kim J. a, Kang H.S. Effects of site-directed mutations on processing and activitiesof penicillin G acylase from Escherichia coli ATCC 11105. // J. Bacteriol. 1992. Т. 174. № 19. С.6270–6.130. Zhang Y.-W., Liu R.-J., Xu X.-M. One-pot, two-step enzymatic synthesis of amoxicillin bycomplexing with Zn2+.
// Appl. Microbiol. Biotechnol. 2010. Т. 88. № 1. С. 49–55.131. Kemperman G.J. Clathrate Type Complexation of Cephalosporin Antibiotics // PhD thesis,Radboud Univ. Nijmegen. 2001.132. Гуранда Д., Ямскова О., Панин Н., Швядас В. Способ улучшения каталитическихсвойств пенициллинацилазы // Заявка на изобретение № 2009142994 от 23.11.2009.
Заявитель“Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова.” 2009.133. Суплатов Д.А. Роль структурных факторов в активности и стабильности бактериальныхпенициллинацилаз Оглавление // Дипломная работа. 2007.134. Suplatov D., Panin N., Kirilin E., Shcherbakova T., Kudryavtsev P., Švedas V. ComputationalDesign of a pH Stable Enzyme: Understanding Molecular Mechanism of Penicillin Acylase’sAdaptation to Alkaline Conditions // PlosOne.
2014. Т. 9. № 6. С. 1–13.135. Щербакова Т., Панин Н., Гуранда Д., Швядас В. Способ синтеза пептидов, в том числебета-лактамных антибиотиков, при использовании варианта пенициллинацилазы // Заявка наизобретение № 2012116430. Решение о выдаче патента 18.06.2014. Заявитель “Московскийгосударственный университет имени М.В. Ломоносова.” 2013.136. Horovitz A., Serrano L., Avron B., Bycroft M., Fersht A.R. Strength and co-operativity ofcontributions of surface salt bridges to protein stability. // 1990. Т. 6. С.
1031–1044.179137. Waldburger C., Schildbach J., Sauer R. Are buried salt bridges important for protein stabilityand conformational specificity? // Nat Struct Biol. 1995. Т. 2. № 2. С. 122–8.138. Le Q.A.T., Joo J.C., Yoo Y.J., Kim Y.H. Development of thermostable Candida antarcticalipase B through novel in silico design of disulfide bridge. // Biotechnol. Bioeng. 2012. Т. 109. № 4.С. 867–76.139. http://cptweb.cpt.wayne.edu/DbD2/.140. http://caps.ncbs.res.in/dsdbase/modip.html.141. http://biokinet.belozersky.msu.ru/zebra.142. http://www.rcsb.org/.143.
Davis I.W., Baker D. RosettaLigand docking with full ligand and receptor flexibility. // J. Mol.Biol. 2009. Т. 385. № 2. С. 381–92.144. Krieger E., Nabuurs S., Vriend G. Homology modeling // Struct. Bioinforma. 2003. С. 507–521.145. Krieger E., Vriend G. Increasing the Precision of Comparative Models with YASARA NOVA— a Self-Parameterizing Force Field // 2002. Т. 402.
№ September 2001. С. 393–402.146. Georgescu R., Bandara G., Sun L. Saturation mutagenesis. // Methods Mol. Biol. 2003. Т. 231.С. 75–83.147. Reetz M.T., Wang L.-W., Bocola M. Directed evolution of enantioselective enzymes: iterativecycles of CASTing for probing protein-sequence space. // Angew. Chem. Int. Ed. Engl. 2006. Т. 45.№ 8. С. 1236–41.148. Reetz M.T., Bocola M., Carballeira J.D., Zha D., Vogel A.
Expanding the range of substrateacceptance of enzymes: combinatorial active-site saturation test. // Angew. Chem. Int. Ed. Engl.2005. Т. 44. № 27. С. 4192–6.149. Fox R.J., Davis S.C., Mundorff E.C., Newman L.M., Gavrilovic V., Ma S.K., Chung L.M.,Ching C., Tam S., Muley S., Grate J., Gruber J., Whitman J.C., Sheldon R. a, Huisman G.W.Improving catalytic function by ProSAR-driven enzyme evolution. // Nat. Biotechnol. 2007. Т. 25.№ 3. С.
338–44.150. Lehmann M., Loch C., Middendorf A., Studer D., Lassen S.F., Pasamontes L., Loon A.P.G.M.van, Wyss M. The consensus concept for thermostability engineering of proteins: further proof ofconcept. // Protein Eng. 2002. Т. 15. № 5. С. 403–11.151. Kuipers R.K., Joosten H.-J., Berkel W.J.H. van, Leferink N.G.H., Rooijen E., Ittmann E.,Zimmeren F. van, Jochens H., Bornscheuer U., Vriend G., Santos V. a P.M.
dos, Schaap P.J. 3DM:systematic analysis of heterogeneous superfamily data to discover protein functionalities. // Proteins.2010. Т. 78. № 9. С. 2101–13.180152. Stemmer W.P.C. Rapid evolution of a protein in vitro by DNA shuffling // Nature. 1994. Т.370. С. 389–91.153. Cadwell R.C., Joyce G.F. Randomization of genes by PCR mutagenesis. // Genome Res. 1992.Т. 2. № 1. С. 28–33.181ПРИЛОЖЕНИЯПриложение 1: «Парное выравнивание первичных аминокислотныхпоследовательностей ПА»1.1 Выравнивание последовательностей ecПА и kcПА (85%)1821.2 Выравнивание последовательностей ecПА и afПА (39%)1831.3ВыравниваниепоследовательностейecПАиaxПА(51%)1841.4 Выравнивание последовательностей ecПА и bmПА (29%)1851.5 Выравнивание последовательностей ecПА и slПА (12%)1861.6 Выравнивание последовательностей ecПА и ttПА (21%)187Приложение 2.
«Праймеры».3.1 Праймеры для секвенирования:-100 forCCC CTG TTG ACA ATT AAT CAT CGG+400 forCCA ATC CAG AGA CGC TCT TAC CAA AAC+900 forGCA ATC ATG GTA AAT GGT CCG CAG+1400 forCTA TGC TGA TGT AAA CGG CAA TAT TGG+1900 forGCC AGG CTC TGC CAT CCT GAA C3.2 Праймеры для Quik Change ПЦР мутагенеза:aR145G+bF256RFGCA CCA TGG CAA ACC TCT TCT CTG ATA GCA CTA GCaR145G+bF256RRGCT AGT GCT ATC AGA GAA GAG GTT TGC CAT GGT GCaR145GFGCA CCA TGG CAA ACG GCT TCT CTG ATA GCA CTA GCaR145GRGCT AGT GCT ATC AGA GAA GCC GTT TGC CAT GGT GCaA69F+bF71AFGGG ATC AAC GTT CGG TTT CGG CGA TGA TGT CGaA69F+bF71ARCGA CAT CAT CGC CGA AAC CGA ACG TTG ATC CCbD484HFCCG TGG AAC AGA AAA CCA TAT GAT TGT TTT CTC ACCbD484HRGGT GAG AAA ACA ATC ATA TGG TTT TCT GTT CCA CGGbS1CFGGG GTA TCC AAC GAC CTG CAA TAT GTG GGT GAT CGbS1CRCGA TCA CCC ACA TAT TGC AGG TCG TTG GAT ACC CCbF24AFGGT AAA TGG TCC GCA GGC TGG CTG GTA TGCbF24ARGCA TAC CAG CCA GCC TGC GGA CCA TTT ACCbF71AFCAA CGG CAG GTG CCG GCG ATG ATG TC188bF71ARGAC ATC ATC GCC GGC ACC TGC CGT TGbI177VFCGA AAC AAG CAC TGA CCG TCA ACT GGT ACT ATG CbI177VRGCA TAG TAC CAG TTG ACG GTC AGT GCT TGT TTC GbW154FFGCG TCT TTG CTG GCC TTC ACT CAT CAG ATG AAGbW154FRCTT CAT CTG ATG AGT GAA GGC CAG CAA AGA CGCbL220EFGGG ACT GGA AAG GGG AAT TGC CTT TTG AAA TGA ACCbL220ERGGT TCA TTT CAA AAG GCA ATT CCC CTT TCC AGT CCCaA186C+bS243CFGCT GGT AAA CCC ATC ATG CCC AAC CAC TAT TGCGCT AAC TGG AAC AAT TGT CCC CAA AAA GAT TAT CCCGCaA186C+bS243CRGCA ATA GTG GTT GGG CAT GAT GGG TTT ACC AGCGCG GGA TAA TCT TTT TGG GGA CAA TTG TTC CAG TTAGCaA173C+bA410CFGGT GTA TCA CAA GGC ATG TGC GTA TTT AAT CAG TTGCAA ATC ACC AAT CCC ACA GTG CGT TGA TCT GTT TGCaA173C+bA410CRCAA CTG ATT AAA TAC GCA CAT GCC TTG TGA TAC ACCGCA AAC AGA TCA ACG CAC TGT GGG ATT GGT GAT TTGbA306C+bV423CFCTA CTC TGC AAG CAT GCA CAT CTG GTT TGA CAC AGCAC AGC AGG AGG TTT GTT TGG CTG CGC TGbA306C+bV423CRCTG TGT CAA ACC AGA TGT GCA TGC TTG CAG AGT AGCAG CGC AGC CAA ACA AAC CTC CTG CTG TGbS1T+bT68SFGGT ATC CAA CGA CCA CCA ATA TGT GGG TGA TCG189GTG ATT TCC TGG GGA TCA TCG GCA GGT TTC GbS1T+bT68SRCGA TCA CCC ACA TAT TGG TGG TCG TTG GAT ACCCGA AAC CTG CCG ATG ATC CCC AGG AAA TCA CbD484NFCCG TGG AAC AGA AAA CAA TAT GAT TGT TTT CTC ACCbD484NRGGT GAG AAA ACA ATC ATA TTG TTT TCT GTT CCA CGGbI329EFCGT TGG GAT GGC GAG AAT TTG CTT AAT GAT GAT GGbI329ERCCA TCA TCA TTA AGC AAA TTC TCG CCA TCC CAA CGbM485RFGGA ACA GAA AAC GAT CGG ATT GTT TTC TCA CCbM485RRGGT GAG AAA ACA ATC CGA TCG TTT TCT GTT CCbR297AFCGT CAG GAT CTT AAC CTG GCG CTT TTT TTA CCbR297ARGGT AAA AAA AGC GCC AGG TTA AGA TCC TGA CGbR533CFCGA AAA TTT TGG CTG TAA GTC GCT CTG GTT AAC GbR533CRCGT TAA CCA GAG CGA CTT ACA GCC AAA ATT TTC GbW500CFCCT GTG CTT GCC TGT GAT GTG GTC GbW500CRCGA CCA CAT CAC AGG CAA GCA CAG GbQ292RFCCA GTC GTC GCG ATC TTA ACC TGA GGCbQ292RRGTT AAG ATC GCG ACG ACT GGT TTG GCG3.3.Фланкирующие праймеры по концам гена PAC:Hind III revCTC TAG AGC CAA GCT TCT GCA GGT CGA CCNdeI forGCG CAA GGA AAA ACA TAT GAA AAA TAG AAA TCGСинтез праймеров проводили в ЗАО «Евроген».190Приложение 3.
«Программа»k1E + Sk3ESk2k11k4EAE+k12+P1Nk6EP2P2k13k5k9k7EEPEANk8+Pk10Начальные условия и константы> restart;> with(linalg):Warning, the protected names norm and trace have been redefined and unprotectedНачальные концентрации и элементарные константы> E0:=3.6e-07:S0:=0.0105:N0:=0.0105:P0:=0:P20:=0:S_get:=0:N_get:=0:P_get:=0:P2_get:=0:alfa:=30:beta:=280:gama:=0.06:Ks:=3.7e-3:Kp2:=4.2e-3:Kp:=7.9e-2:Kn:=1572500.*k3*60/(-4250000.*k3*60-4250000.*k4*601572500.*k4*60*beta+999.*k3*60*60*k4*beta):k1:=1e8:k2:=k1*Ks:k3:=93:k4:=70:k5:=1e8:k6:=k5*Kn:k7:=beta*Kn*k4:k8:=alfa*Kp*k3/Ks:191k9:=k10*Kp:k10:=1e8:k11:=1e8:k12:=k11*Kp2:k13:=gama*k7:Интервал времении и количество точек на графикеtime_start:=0:time_end:=5400:n:=1000:текст программыСистема дифф.
уравнений> t1:=time():> dsys8:={diff(ES(t),t)=k1*(E0-EA(t)-EP(t)-ES(t)-EAN(t)-EP2(t))*S(t)-(k2+k3)*ES(t),diff(EA(t),t)=k3*ES(t)-(k4+k5*N(t))*EA(t)+k6*EAN(t),diff(EAN(t),t)=k5*EA(t)*N(t)+k8*EP(t)-EAN(t)*(k6+k7+k13),diff(EP(t),t)=k7*EAN(t)+k10*(E0-EA(t)-EP(t)-ES(t)-EAN(t)-EP2(t))*P(t)(k8+k9)*EP(t),diff(EP2(t),t)=k11*P2(t)*(E0-EA(t)-EP(t)-ES(t)-EAN(t)-EP2(t))-k12*EP2(t),diff(S(t),t)=-k1*(E0-EA(t)-EP(t)-ES(t)-EAN(t)-EP2(t))*S(t)+k2*ES(t),diff(P(t),t)=k9*EP(t)-k10*P(t)*(E0-EA(t)-EP(t)-ES(t)-EAN(t)-EP2(t)),diff(P2(t),t)=k4*EA(t)-k11*(E0-EA(t)-EP(t)-ES(t)-EAN(t)EP2(t))*P2(t)+k12*EP2(t)+k13*EAN(t),diff(N(t),t)=-k5*EA(t)*N(t)+(k6+k13)*EAN(t),ES(0)=0,EA(0)=0,EAN(0)=0,EP(0)=0,EP2(0)=0,S(0)=S0,P(0)=P0,N(0)=N0,P2(0)=P20}:Численное решение системы дифф.уравнений (по умолчанию gear)> dsol := dsolve(dsys8, numeric, stiff=true, output=listprocedure):Вызов решения (по компонентам)> fyEA:= eval(EA(t),dsol):fyEAN:= eval(EAN(t),dsol):fyES := eval(ES(t),dsol):fyEP:=eval(EP(t),dsol):fyEP2:= eval(EP2(t),dsol):fyN:= eval(N(t),dsol):fyP:= eval(P(t),dsol):fyP2:=eval(P2(t),dsol):fyS:=eval(S(t),dsol):192Формирование массива данных> step:=(time_end-time_start)/n:> time_:=array(0..n):E:=array(0..n):EA:=array(0..n):EAN:=array(0..n):EP:=array(0..n):EP2:=array(0..n):ES:=array(0..n):N:=array(0..n):P:=array(0..n):P2:=array(0..n):S:=array(0..n):P_prev:=array(-1..n): P_prev[-1]:=0:> for i from 0 to n dot:=time_start+i*step:time_[i]:=t:E[i]:=E0-fyEA(t)-fyEP(t)-fyES(t)-fyEAN(t)-fyEP2(t):EA[i]:=fyEA(t):EAN[i]:=fyEAN(t):EP[i]:=fyEP(t):ES[i]:=fyES(t):EP2[i]:=fyEP2(t):N[i]:=fyN(t):P[i]:=fyP(t):P2[i]:=fyP2(t):S[i]:=fyS(t):P_prev[i]:=fyP(t):if (P[i]>P_prev[i-1]) then pmax:=P[i]: nmax:=N[i]: smax:=S[i]: tm:=t: end if:end do:t2:=time():Конверт> dataX:=convert(time_,list):dataY1:=convert(E,list):dataY2:=convert(EA,list):dataY3:=convert(EAN,list):dataY4:=convert(EP,list):dataY5:=convert(ES,list):dataY6:=convert(N,list):dataY7:=convert(P,list):dataY8:=convert(P2,list):dataY9:=convert(S,list):dataY10:=convert(EP2,list):193Вывод> with(stats):plot_E:=statplots[scatterplot](dataX,dataY1,color=pink):plot_EA:= statplots[scatterplot](dataX,dataY2,color=brown):plot_EAN:= statplots[scatterplot](dataX,dataY3,color=orange):plot_EP:= statplots[scatterplot](dataX,dataY4,color=violet):plot_ES:= statplots[scatterplot](dataX,dataY5,color=magenta):plot_EP2:= statplots[scatterplot](dataX,dataY10,color=black):plot_Nucleofil:= statplots[scatterplot](dataX,dataY6,color=red):plot_Product:= statplots[scatterplot](dataX,dataY7,color=blue):plot_PG:= statplots[scatterplot](dataX,dataY8,color=yellow):plot_Substrate:= statplots[scatterplot](dataX,dataY9,color=green):Графическое описание модели> plots[display]({plot_Substrate,plot_Product,plot_Nucleofil,plot_PG},axes=boxed,title=`Slow components`);> plots[display]({plot_E,plot_ES,plot_EA,plot_EAN,plot_EP,plot_EP2},axes=boxed,title=`Fast components`);194Экспериментальные данные1AtimeBSubstrateCNucleofillDProductEPG20.0.01050.01140.0.360.0.009660.01060.00005340.0005324120.0.008790.01040.0002150.001055180.0.008750.01150.0002760.001636240.0.007550.01090.0002880.002087300.0.006910.01050.0003560.002498360.0.006430.010.0004990.003259420.0.005930.009970.0005770.0035910480.0.005440.009770.0006680.004111540.0.005010.009840.0006170.0046212600.0.004450.009780.0005670.005513720.0.003620.009740.0007030.005914840.0.00290.009700.0007530.006815960.0.002230.009630.0008330.0073161080.0.001740.009430.0007390.0077171200.0.001230.009390.0008010.008195181320.0.0009770.009490.0007870.0086191440.0.0006500.009400.0007780.0088201560.0.0004980.009260.0007640.0091211680.0.0003750.009430.0007080.0093221800.0.0002200.009310.0006110.0095232010.0.0001890.009750.0005750.0098242160.0.0.009410.0005650.0099252340.0.0.009690.0004400.0100262520.0.0.009630.0004350.0101272760.0.0.009480.0003260.0101282880.0.0.009640.0003780.0102293120.0.0.009600.0002310.0102303300.0.0.009600.0002450.0102313420.0.0.009600.0002030.0102323600.0.0.009600.0001580.0102333900.0.0.009600.0001630.0102344200.0.0.009600.0001640.0102354800.0.0.009600.00006940.0103365400.0.0.009600.00009490.01033738текст программы> with( Spread ):> for j from 2 to infinity doif type(GetCellValue(ssid1, j, 1),float)then nspread:=j;else breakend ifend do:> nspread;36> time_exp:=array(1..nspread-1):substrate_exp:=arra y(1..nspread-1):product_exp:=array(1..nspread-1):nucleofil_exp:=array(1..nspread-1):PG_exp:=array(1..nspread-1):196> for i from 2 to nspread dotime_exp[i-1]:=GetCellValue(ssid1, i, 1):substrate_exp[i-1]:=GetCellValue(ssid1, i, 2):nucleofil_exp[i-1]:=GetCellValue(ssid1, i, 3):product_exp[i-1]:=GetCellValue(ssid1, i, 4):PG_exp[i-1]:= GetCellValue(ssid1, i, 5):end do:Конверт> dataX_exp:=convert(time_exp,list):dataY1_exp:=convert(substrate_exp,list):dataY2_exp:=convert(nucleofil_exp,list):dataY3_exp:=convert(product_exp,list):dataY4_exp:=convert(PG_exp,list):Вывод> with(stats):plot_substrate_exp:=statplots[scatterplot](dataX_exp,dataY1_exp,color=green,thickness=15):plot_nucleofil_exp:=statplots[scatterplot](dataX_exp,dataY2_exp,color=red,thickness=15):plot_product_exp:=statplots[scatterplot](dataX_exp,dataY3_exp,color=blue,thickness=15):plot_PG_exp:=statplots[scatterplot](dataX_exp,dataY4_exp,color=yellow,thickness=15):Warning, these names have been redefined: anova, describe, fit, importdata, random, statevalf, statplots, transformСопоставление экспериметнтальных данных с моделью> plots[display]({plot_substrate_exp,plot_product_exp,plot_nucleofil_exp,plot_PG_exp},axes=boxed,title=`Experimental data`);197> plots[display]({plot_Substrate,plot_Product,plot_Nucleofil,plot_PG,plot_product_exp,plot_PG_exp,plot_substrate_exp},axes=boxed,title=`Experiment & Model`);plots[display]({plot_Product,plot_product_exp},axes=boxed,title=`Substrate & Model`);198Ошибка эксперимента199Приложение 4.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
