文献分享|Nat. Commun.: 机器学习指导的吡咯赖氨酰-tRNA合成酶进化以提高多种非经典氨基酸的掺入效率

本研究背景聚焦于吡咯赖氨酰-tRNA合成酶（PylRS）在遗传密码扩展中的应用，其现有变体对多数非经典氨基酸（ncAAs）的掺入效率较低。研究目的是通过机器学习方法优化PylRS的tRNA结合结构域，以提高ncAAs的掺入效率。研究采用了FFT-PLSR模型和深度学习模型（ESM-1v、Mutcompute、ProRefiner）来预测和优化突变组合，最终生成的Com2-IFRS变体显著提升了SCS效率和催化效率。结论表明，该方法不仅显著提高了多种ncAAs的蛋白质产量，还实现了多琥珀密码子抑制，为遗传密码扩展技术的实用化提供了新范式。