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De-novo enzyme design for olefin metathesis
Michael Gastegger
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Chemie
Betreuer*in
Leticia González Herrero
DOI
10.25365/thesis.30702
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-30329.41874.532659-2
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Die Entwicklung von Enzymen mit neuartiger Funktionalität ist
eines der vielversprechendsten Anwendungsgebiete von computer-
gestützten bioinformatischen und quantenchemischen Methoden. Im
Rahmen dieser Masterarbeit wurde ein Metalloenzym entwickelt,
welches die Ringschlussmetathese von Diallylether katalysiert, eine
in der Natur unbekannte Reaktion. Der Designvorgang wurde ent-
sprechend dem “inside-out” Protokoll für de-novo Enzym-Design
gestaltet, welches vorsieht, ein neuartiges reaktives Zentrum in das
Grundgerüst eines bereits bekannten Proteins einzubringen. Die Mod-
ellierung eines Reaktionszentrums für Metathese erfolgte am Beispiel
des hochaktiven, rutheniumbasierten Grubbs-Katalysators der zweiten
Generation. Um eine effiziente Suche nach katalysefördernden Reak-
tionszentrumsmodellen zu gewährleisten, wurde ein stochastischer
Optimierungsalgorithmus in der Form eines genetischen Algorithmus
entwickelt, welcher quantenchemische Berechnungen auf DFT-Basis
als Selektionskriterium verwendet. Anschließend wurde das Rosetta-
Programmpaket benutzt, um eine Datenbank von Proteinkristallstruk-
turen nach für die Unterbringung der Modellgeometrien geeigneten
Proteingerüsten zu durchsuchen und um die katalytischen Wechsel-
wirkungen dieser neu eingeführten aktiven Zentren mittels Sequenz-
design zu optimieren. Die Anwendung dieser Prozedur führte zum
Neudesign vier vielversprechender Metalloenzyme auf Basis der Pro-
teine mit den Proteindatenbank IDs 1JQ5, 3E3P, 1O8V und 3C9U.
Um diese Designs auf ihre Metatheseaktivität hin zu untersuchen,
wird ihre experimentelle Exprimierung und Charakterisierung in der
Gruppe von Univ.-Prof. Dr. C. Becker (Universität Wien) erfolgen.
Abstract
(Englisch)
One of the most tantalizing challenges in computational chemistry
and bioinformatics is the design of artificial enzymes, tailored specif-
ically to catalyse any desired chemical transformation. The goal of
this thesis was the de-novo computational design of a metalloenzyme
capable of catalysing the ring closing metathesis of diallylether, a
reaction with no natural counterpart. The “inside-out” enzyme design
protocol was employed for this task, where a theoretically engineered
novel active site is introduced into the scaffold of an existing pro-
tein. The active site was modelled after motifs present in the popular
second generation Grubbs ruthenium-based metathesis catalyst. In
order to efficiently search for active site configurations with high cat-
alytic activity, a genetic algorithm was newly implemented, combining
high throughput quantum-chemical computations on DFT-level with a
stochastic optimisation procedure. The Rosetta suite of programs was
then used to screen a database of protein crystal structures for scaf-
folds where these model active sites could be realized and to optimise
catalytic interactions via a subsequent step of sequence design. This
procedure resulted in four promising designed metalloenzymes, based
on the protein scaffolds with the Protein Data Bank IDs 1JQ5, 3E3P,
1O8V and 3C9U. To assess the metathesis activity of these designs,
they will be expressed and characterized experimentally by the group
of Prof. Dr. C. Becker (University of Vienna).
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
de-novo enzyme design genetic algorithm ring closing metathesis Grubbs catalyst metalloenzyme density functional theory
Schlagwörter
(Deutsch)
de-novo Enzymdesign genetischer Algorithmus Ringschlussmetathese Grubbs-Katalysator Metalloenzym Dichtefunktionaltheorie
Autor*innen
Michael Gastegger
Haupttitel (Englisch)
De-novo enzyme design for olefin metathesis
Paralleltitel (Deutsch)
De-novo Enzymdesign für Olefinmetathese
Paralleltitel (Englisch)
De-novo enzyme design for olefin metathesis
Publikationsjahr
2013
Umfangsangabe
131 S. : Ill., graph. Darst.
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Leticia González Herrero
AC Nummer
AC11830214
Utheses ID
27350
Studienkennzahl
UA | 066 | 862 | |