NNU-CHINA #

Machine learning-aided engineering of two-enzyme system for PET depolymerization #

One of the grand challenges of the 21st century is to solve the environmental problem caused by plastic waste. In 2016, researchers identified PETase that can depolymerize PET into monomers. However, PETase was limited by temperature ranges. To overcome this challenge, we reconstructed ancestral sequences of PETase by employing the profile-HMM algorithm. To further enhance the thermostability and catalytic efficiency of ASR-PETase, we used machine learning algorithms to identify stabilizing variants. Molecular dynamics (MD) simulation was used to demonstrate the driving force behind the increased degradation capacity. Subsequently, we constructed a two-enzyme system to produce homogeneous TPA to achieve closed-loop recycling of PET. Our project is committed to educating the public about the current situation and solutions to plastic pollution and to providing a green and sustainable solution strategy for PET degradation.

21世紀の大課題の一つは、プラスチック廃棄物によって引き起こされる環境問題を解決することです。2016年に研究者らは、PETをモノマーに分解することができるPETaseを特定しましたが、このPETaseは温度範囲に限定されていました。この課題を克服するために、我々はプロファイル-HMMアルゴリズムを利用してPETaseの祖先系列を再構築しました。さらに、ASR-PETaseの熱安定性と触媒効率を向上させるために、安定化変異体を特定するための機械学習アルゴリズムを用いました。分子動力学(MD)シミュレーションを用いて、劣化能力の向上に背後にあるドライブフォースを示しました。その後、我々は均一なTPAを生産するための二酵素系を構築し、PETの閉ループリサイクルを達成しました。我々のプロジェクトは、プラスチック汚染の現状と解決策について公衆に教育を行い、PET分解のためのグリーンで持続可能なソリューション戦略を提供することを目指しています。

reference:

• iGEM NNU-CHINA Team Information
• iGEM NNU-CHINA Wiki