ЭКСПРЕССИЯ ФЕРМЕНТА ПЕТАЗЫ В БАКТЕРИЯХ ESCHERICHIA COLI ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОЙ ДЕГРАДАЦИИ ПОЛИЭТИЛЕНА
Аннотация
Пластиковое загрязнение, прежде всего связанное с пластиками из полиэтилентерефталата (ПЭТ), стало серьезным глобальным экологическим кризисом. Штамм бактерий Ideonella sakaiensis 201-F6 является наиболее эффективным способ, используемым для разложения ПЭТ. В этой статье мы описали результаты исследований по клонированию фермента FAST-PETase с термостабильными мутациями и его экспрессии в бактериях E.coli, очистке белка методом никель-хелатной хроматографии и определению активности фермента. Результаты исследования показали, что активный фермент FAST-PETаза был эффективно очищен.
Литература
2. Han X, Liu W, Huang JW, Ma J, Zheng Y, Ko TP, Xu L, Cheng YS, Chen CC, Guo RT. Structural insight into catalytic mechanism of PET hydrolase, Nat. Commun., vol. 8, no. 1, p. 2106, Dec. 2017, doi: 10.1038/s41467-017-02255-z.
3. Liu C, Shi C, Zhu S, Wei R, Yin CC. Structural and functional characterization of polyethylene terephthalate hydrolase from Ideonella sakaiensis, Biochem. Biophys. Res. Commun., vol. 508, no. 1, pp. 289–294, Jan. 2019, doi: 10.1016/j.bbrc.2018.11.148.
4. Shi L, Liu H, Gao S, Weng Y, Zhu L. Enhanced Extracellular Production of Is PETase in Escherichia coli via Engineering of the pelB Signal Peptide, J. Agric. Food Chem., vol. 69, no. 7, pp. 2245–2252, Feb. 2021, doi: 10.1021/acs.jafc.0c07469.
5. Son HF, Joo S, Seo H, Sagong HY, Lee SH, Hong H, Kim KJ. Structural bioinformatics-based protein engineering of thermo-stable PETase from Ideonella sakaiensis, Enzyme Microb. Technol., vol. 141, p. 109656, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.enzmictec.2020.109656.
6. Yinglu C, Yanchun Ch, Xinyue L, Saijun D, Yu’ e T, Yuxin Q, Ruchira M, Jing H, Chunli L, Xu H, Weidong L, Quan Ch, Wangqing W, Xin W, Wenbin D, Shuangyan T, Hua X, Haiyan L, Yong L, Kendall N, Bian W. Computational Redesign of a PETase for Plastic Biodegradation under Ambient Condition by the GRAPE Strategy, ACS Catal., vol. 11, no. 3, pp. 1340–1350, Feb. 2021, doi: 10.1021/acscatal.0c05126.
7. Lu H, Diaz DJ, Czarnecki NJ, Zhu C, Kim W, Shroff R, Acosta DJ, Alexander BR, Cole HO, Zhang Y, Lynd NA, Ellington AD, Alper HS. Machine learning-aided engineering of hydrolases for PET depolymerization, Nature, vol. 604, no. 7907, pp. 662–667, Apr. 2022, doi: 10.1038/s41586-022-04599-z.
8. https://www.neb.com/en/protocols/0001/01/01/protocol-for-expression-using-neb-express-2523.