ProteinMPNN के साथ प्रोटीन अभिव्यक्ति, स्थिरता और कार्यप्रणाली में सुधार

सार: प्राकृतिक प्रोटीन कार्य के लिए अत्यधिक अनुकूलित होते हैं, लेकिन हेटेरोलॉगस सिस्टम में खराब अभिव्यक्ति, सीमित घुलनशीलता और तापमान के प्रति संवेदनशीलता के कारण जैव-प्रौद्योगिकीय अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त पैमाने पर उनका उत्पादन करना अक्सर कठिन होता है। इस प्रकार, एक सामान्य विधि जो कार्य को बनाए रखते हुए मूल प्रोटीनों के भौतिक गुणों में सुधार करती है, प्रोटीन-आधारित प्रौद्योगिकियों के लिए व्यापक रूप से उपयोगी हो सकती है। यहाँ हम दिखाते हैं कि डीप न्यूरल नेटवर्क ProteinMPNN, विकासवादी और संरचनात्मक जानकारी के साथ मिलकर, प्रोटीन अभिव्यक्ति, स्थिरता और कार्य को बढ़ाने का एक मार्ग प्रदान करता है। myoglobin और tobacco etch virus (TEV) प्रोटीज़ दोनों के लिए, हमने बेहतर अभिव्यक्ति, बढ़े हुए मेल्टिंग तापमान और बेहतर कार्यप्रणाली वाले डिज़ाइन तैयार किए। TEV प्रोटीज़ के लिए, हमने मूल अनुक्रम और पहले रिपोर्ट किए गए TEV वेरिएंट की तुलना में बेहतर उत्प्रेरक गतिविधि वाले कई डिज़ाइनों की पहचान की। हमारा दृष्टिकोण जैव-प्रौद्योगिकीय रूप से महत्वपूर्ण प्रोटीनों की अभिव्यक्ति, स्थिरता और कार्यप्रणाली में सुधार के लिए व्यापक रूप से उपयोगी होना चाहिए।