Eine einzigartige Kombination aus modernsten Bioinformatikmethoden, künstlicher Intelligenz, gerichteter Evolution, Proteindesign, Biokatalyse und biokatalytischer Prozessentwicklung wird in diesem Projekt angewandt und weiterentwickelt, um die derzeitigen Engpässe bei der industriellen Anwendung von Glykosyltransferasen zu überwinden. Methoden zum besseren Verständnis und zur Vorhersage von Sequenz-Struktur-Funktions-Beziehungen werden angewandt und verbessert, um die am besten geeigneten Glykosyltransferasen für spezifische Reaktionen rational auszuwählen oder vorherzusagen. Darüber hinaus werden rationale Methoden entwickelt, um eine hohe rekombinante Überexpression von Glykosyltransferasen sicherzustellen.
Das Projekt wird von Eurostars, einem Förderprogramm für forschungsorientierte KMU, finanziert. Die Projektdauer beträgt drei Jahre.
c-LEcta GmbH, Leipzig, Deutschland
erstellt und charakterisiert eine Sammlung von Glykosyltransferasen.
Innophore GmbH, Graz, Österreich
nutzt ihre auf künstlicher Intelligenz basierende Catalophore™-Plattform für die Suche nach geeigneten Enzymstrukturen.
Prof. Martin Weigt von der Universität Sorbonne (Paris, Frankreich)
verwendet statistische Sequenzmodelle (Direct Coupling Analysis, DCA), um die funktionellen Eigenschaften von Enzymen aus der Sequenz vorherzusagen und optimierte Sequenzen vorzuschlagen.
Ass. Prof. Per-Olof Syrén (KTH, Stockholm, Schweden)
wird die Rekonstruktion von Vorgängersequenzen nutzen, um Enzyme zu entwerfen, die möglicherweise schon vor Millionen von Jahren existierten und nützliche Eigenschaften haben.