Biokatalytische Daten aus enzymatischen Kaskadenreaktionen: Integration von Datenerfassung, Data Mining und mechanistischer Modellierung

• Antragsteller: Professor Dr. Jürgen Pleiss
• Fachliche Zuordnung: Bioverfahrenstechnik
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 345504093

Unser Antrag auf Sachbeihilfe soll das seit 4/2016 laufende Projekt von Frau Dr. Selin Kara ergänzen. In einem begleitenden, eng an Frau Karas Projekt angelehnten und mit ihr abgesprochenen Projekt soll ihr Projekt mithilfe unseres BioCatNet-Datenbanksystems um zwei Arbeitspakete ergänzt werden: (1) Erfassung, Speicherung und Auswertung großer Datenmengen aus biokatalytischen Experimenten, (2) Beseitigung von Engpässen der Reaktionsführung durch Optimierung der Biokatalysatoren. BioCatNet ist ein Datenbanksystem für Enzymfamilien, das Proteinsequenzen, Strukturen und biokatalytische Daten integriert. Das BioCatNet-System erlaubt, experimentelle Daten standardisiert und konsistent zu erfassen, mit anderen Arbeitsgruppen leicht auszutauschen und langfristig zu speichern, um sie so einer späteren Auswertung durch alternative Modelle oder durch Dritte zugänglich zu machen. Wir unterscheiden hierbei zwischen Originaldaten (Zeitverlauf von Substraten, Intermediaten und Produkten) und abgeleiteten, modellbasierten Daten (kinetische Parameter, die von dem gewählten kinetischen Modell abhängen). Die von uns im Rahmen dieses Projekts zu entwickelnde Methode zur Erfassung von Daten aus enzymatischen Kaskadenreaktionen von Baeyer-Villiger-Monooxygenasen und Alkoholdehydrogenasen ist auf weitere biokatalytische Reaktionen verallgemeinerbar.Das Ziel der Arbeiten von Frau Dr. Kara ist die Optimierung der Reaktionsbedingungen. Im Rahmen des beantragten Projekts soll der nächste Schritt, die Beseitigung der enzymbedingten Reaktionsengpässe, vorbereitet werden. Zielgrößen dieses nächsten Optimierungsschritts sind vermutlich die Stabilität der eingesetzten Baeyer-Villiger-Monooxygenasen unter den gewählten Reaktionsbedingungen und das Verhältnis von Oxidations- zu Reduktionskinetik der Dehydrogenase, die jeweils erhöht werden müssen. Durch eine systematische Analyse von Proteinfamiliendatenbanken und durch molekulare Modellierung der Substratbindung sollen Biokatalysatoren mit den gewünschten Eigenschaften ausgewählt und entwickelt werden. Mit Hilfe eines systematischen Sequenzvergleichs der jeweiligen Enzymfamilie und des Substratdockings werden variable und an der Substratbindung beteiligte Positionen identifiziert. Das vorgeschlagene Projekt ist ein Beitrag zur Integration von data mininig, kinetischer und molekularer Modellierung und etabliert eine konkretes Verfahren zum nachhaltigen Umgang mit Forschungsdaten. Wir erwarten, dass dieses Verfahren den Umgang mit biokatalytischen Daten wesentlich vereinfacht und deren breite Nutzung unterstützt.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Kooperationspartnerin: Professorin Dr.-Ing. Selin Kara