文献类型： 中文期刊

作者： 吴光 ¹ ; 李检秀 ¹ ; 龙思宇 ¹ ; 黄艳燕 ¹ ; 黄纪民 ¹ ; 王何健 ¹ ; 谢能中 ¹ ; 严少敏 ¹ ;

作者机构： 1.广西科学院,非粮生物质酶解国家重点实验室,国家非粮生物质能源工程技术研究中心,广西生物质产业化工程院,广西生物炼制重点实验室

关键词： α-淀粉酶;最适pH值;预测;氨基酸属性

期刊名称： 广西科学

ISSN： 1005-9164

年卷期： 2014 年 06 期

页码： 664-670

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。