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科研产出
α-淀粉酶Amy7C及其突变体最适pH值的定量预测
《广西科学 》 2014
摘要：【目的】pH值是影响酶催化效率的关键参数,通常需要通过实验方式才能确定生物酶的最适pH值,而该方式要消耗较多的人力、物力和时间。因此,有必要发展一种利用酶的简单结构信息即可预测其最适pH值的方法。【方法】以20-1前馈反向传播的神经网络为模型,完成535种氨基酸属性对α-淀粉酶pH值的拟合。同时,将α-淀粉酶Amy7C及其54个突变体的数据分为2组,用35个酶作为训练组进行拟合,20个酶作为验证组进行检验,并对不同层次及神经元个数的模型进行比较。【结果】109个氨基酸属性可实现20-1神经网络模型收敛,表明这些氨基酸属性可用于预测α-淀粉酶的最适pH值,但是不同氨基酸属性预测pH值的效果差别较大,只有部分指标预测pH值的效果较好。多模型的分析结果显示,不同模型对训练组R值的结果具有显著性差异,而对训练组P值、验证组R值和验证组P值结果无显著性差异。【结论】氨基酸分布概率等属性可用于预测α-淀粉酶的最适pH值。20-1神经网络模型是预测α-淀粉酶最适pH值相对理想的模型。
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