有效的蛋白質項目使我們能夠控制細胞中產生的產品。然而，對于許多負責這些產物的生化反應，我們不知道是特定的蛋白質還是產酶基因負責。這些反應被稱為“孤兒”，已經成為蛋白質工程師的一大難題。
此外，用于預測新穎和假設的生化反應的軟件——現(xiàn)代生物化學家和合成生物學家的常用工具——無法為它們分配潛在的基因，這意味著沒有記錄的脫氧核糖核酸序列可供科學家調整以改變蛋白質或酶的產生。而且為了讓問題進一步復雜化，還有很多“孤兒”代謝酶，它們的具體反應是未知的，所以我們的代謝網(wǎng)絡和路徑圖存在重要的空白。
簡而言之，找出哪些基因對應于催化孤兒或新假設反應的酶/蛋白質，已經成為從生物技術到醫(yī)學應用的關鍵問題。
幸運的是，EPFL瓦西里哈齊馬尼卡蒂斯實驗室的化學工程師找到了解決辦法。該團隊開發(fā)了一種新的計算方法和名為“BridgIT”的在線工具，用于識別候選基因，并為孤兒和新的假設反應催化蛋白質。BridgIT需要知道的只是反應位點原子周圍的四個連接鍵，它可以為93%的分析酶促反應正確注釋蛋白質。如果算上7個掛鉤債券，這個比例幾乎上升到100%。
為了測試BridgIT的準確性，研究人員將其與曾經是孤兒但現(xiàn)在被分配給基因和酶的反應數(shù)據(jù)庫進行了比較——基本上，這些反應已經變成了“非孤兒”。BridgIT預測了234個反應中的211個(90%)的精確或高度相關的酶。BridgIT在379個假設的反應中發(fā)現(xiàn)了334個精確的酶(88%)，這些反應曾經是新的，并被賦予了酶。
作者寫道：“BridgIT.將使研究人員能夠填補代謝網(wǎng)絡中的知識空白，并將成為設計催化非自然轉化的新酶的起點。”
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