Washington #

Computational Design of NpRdhA for bioremediation of PCBs #

Polychlorinated biphenyls (PCBs) are widespread persistent pollutants that pose a health risk to humans and wildlife. While bioremediation of PCBs has been demonstrated in bacteria expressing the biphenyl degradation pathway (bph gene cluster), efficiency varies depending on the number and position of the PCB chlorines. A critical step for bioremediation of PCBs is therefore the removal of PCB chlorine atoms catalyzed by dehalogenase enzymes. Unfortunately, these dehalogenase enzymes are often oxygen-sensitive and thus difficult to implement in a wastewater setting. Hence, NpRdhA, a non-oxygen-sensitive dehalogenase enzyme was computationally redesigned for expression in E.coli, with potential implementation in biofilm for wastewater treatment. Here, we report mutated sequences, generated using a deep-learning based software, that when evaluated by a Rosetta evaluation model we developed suggest a theoretical increase in enzyme activity. Parameters for implementation were also explored through the kinetic modeling methods documented on our wiki page.

ポリ塩化ビフェニル（PCB）は、人間や野生生物の健康リスクをもたらす、広範囲に分布する持続性汚染物質です。ビフェニル分解経路(bph遺伝子クラスター)を発現する細菌においてPCBの生物修復が示されていますが、効率はPCBの塩素の数と位置によって異なります。したがって、PCBの生物修復の重要な一歩は、脱ハロゲン化酵素によるPCBの塩素原子の除去です。残念ながら、これらの脱ハロゲン化酵素はしばしば酸素に敏感であり、下水処理環境での実装が難しいものとなっています。したがって、酸素に非感受性の脱ハロゲン化酵素であるNpRdhAが、E.coliでの発現を計算機で設計し、下水処理のためのバイオフィルムでの実装が可能です。ここでは、私たちが開発したRosetta評価モデルによって評価されたときに、理論的に酵素活性が増加することを示唆する、深層学習ベースのソフトウェアを用いて生成された変異配列を報告します。また、私たちのwikiページに文書化されている動力学モデル化方法を通じて実装のパラメータも探索しました。

reference:

• iGEM Washington Team Information
• iGEM Washington Wiki