生物催化在药物的发现、开发和制造中具有重要意义。然而，鉴定感兴趣的靶向转化的酶需要大量的筛选工作。有鉴于此，The University of Manchester的Yuqi Yu与其合作者报道了一种基于蛋白结构的计算工作流程，该工作流程根据底物上的预测活性通过评分来对蛋白质序列进行优先级排序，从而减少了基于资源密集型实验室的生物催化剂筛选。
图片来源：ACS Catal.
该研究选择亚胺还原酶（IRED）作为一类生物催化剂来说明IREDFisher计算工作流程的应用。通过使用已发表的数据进行验证表明，IREDFisher可以通过识别排名前20的序列来检索最佳酶并提高命中率。
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IREDFisher的筛选能力通过计算筛选1400个序列IRED以进行不同复杂程度的还原胺化反应来证实。仅通过体外测试20个样品就鉴定出了高活性IRED。
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速度测试表明，从用户输入中对85个序列进行排序只需要90分钟，对包含591个IRED序列的已建立IREDFisher数据库进行排序只需30分钟。IREDFisher是一个用户友好的网络界面(https://enzymeevolver.com/IREDFisher)，且能够以最少的时间和资源支出快速发现IRED，用于合成和定向进化研究。在此基础上修改工作流程评分函数后，可以实现其在其他酶家族中的应用。
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原文标题：Structure-Based Design of Small Imine Reductase Panels for Target
Substrates
ACS Catal. 2023, 13 12310−12321
原文作者：Yuqi Yu,* Arnau Rué Casamajo, William Finnigan, Christian Schnepel, Rhys Barker, Charlotte Morrill, Rachel S. Heath, Leonardo De Maria Nicholas J. Turner,* and Nigel S. Scrutton*
