ThermoLink: システイン残基の硫黄原子によって共有結合的に形成されるジスルフィド結合と酵素の熱安定性をデータベースの構築と機械学習予測を通じて橋渡しする

要旨 ジスルフィド結合は、システイン残基における硫黄原子によって共有結合的に形成され、タンパク質の折りたたみと構造の安定性において重要な役割を果たします。その重要性を考慮し、タンパク質の熱安定性を向上させるために人工ジスルフィド結合がしばしば導入されます。このタスクを支援するツールの数は増加していますが、不十分な考慮により多くの時間とリソースが無駄にされることがよくあります。タンパク質の熱安定性向上のためにジスルフィド結合を設計する精度と効率を向上させるために、最初に広範な文献源からジスルフィド結合とタンパク質の熱安定性データを収集しました。その後、さまざまな配列および構造に基づく特徴を抽出し、ジスルフィド結合がタンパク質の熱安定性を改善できるかどうかを予測するための機械学習モデルを構築しました。すべてのモデルの中で、Adaboost‐DTアルゴリズムに基づく近隣文脈モデルが最も良好な性能を示し、「受信者動作特性曲線の下の面積」および精度スコアはそれぞれ0.773および0.714を記録しました。さらに、AlphaFold2もジスルフィド結合の予測において高い優位性を示し、ある程度、残基ペア間の共進化関係が人工ジスルフィド結合の設計を導いている可能性があります。さらに、人工的に設計された熱安定なジスルフィド結合を持つイミン還元酵素89（IR89）のいくつかの変異体が、基質触媒に対してかなり効率的であることが実験的に証明されました。SS‐結合データは、オンラインサーバーであるThermoLinkに統合されており、guolab.mpu.edu.mo/thermoLinkで入手できます。