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Nature:通过AI技术构建的酶突变体实现了塑料的高效降解,最快一天,轻松降解51种PET产品!

  • 分类:行业动态
  • 发布时间:2022-05-23 08:30
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【概要描述】塑料已成为我们日常生活中的必需品,如快递包装、外卖打包盒、超市购物袋等。近年来塑料的消耗量不断增长,每年全球生产的塑料总重量超过3.8亿吨,到2050年将超过9亿吨。塑料带来的环境污染问题日益显现,在全球各地,数十亿吨塑料垃圾埋藏在垃圾填埋场里,污染着当地土壤与水源,还能以微塑料的形式出现在人体的血液、粪便甚至是胎盘中…,对人类的健康和生态环境带来极大的危害。

Nature:通过AI技术构建的酶突变体实现了塑料的高效降解,最快一天,轻松降解51种PET产品!

【概要描述】塑料已成为我们日常生活中的必需品,如快递包装、外卖打包盒、超市购物袋等。近年来塑料的消耗量不断增长,每年全球生产的塑料总重量超过3.8亿吨,到2050年将超过9亿吨。塑料带来的环境污染问题日益显现,在全球各地,数十亿吨塑料垃圾埋藏在垃圾填埋场里,污染着当地土壤与水源,还能以微塑料的形式出现在人体的血液、粪便甚至是胎盘中…,对人类的健康和生态环境带来极大的危害。

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塑料已成为我们日常生活中的必需品,如快递包装、外卖打包盒、超市购物袋等。近年来塑料的消耗量不断增长,每年全球生产的塑料总重量超过3.8亿吨,到2050年将超过9亿吨。塑料带来的环境污染问题日益显现,在全球各地,数十亿吨塑料垃圾埋藏在垃圾填埋场里,污染着当地土壤与水源,还能以微塑料的形式出现在人体的血液、粪便甚至是胎盘中…,对人类的健康和生态环境带来极大的危害。

 

 

全球主要的塑料消费中PET产品大都是一次性消费品,随之而来的是大量废旧PET材料。废旧PET材料短时间内不易被空气或微生物降解,占据大量空间,造成环境污染和视觉污染。如何将PET塑料有效运用酶高效降解回收利用,从而实现低成本的大规模工业应用,成为科学家们研究的主要课题。
 

近期,德克萨斯大学的Hal S.Alper课题组通过神经网络机器学习方法构建出一种PET降解酶突变体:FAST-PETase,其具有工业规模降解活性,对晶态和非晶态PET均能高效降解,且能够降解各种PET原材料,并合成食品级包装材料。文章发表于近期的Nature,题为“Machine learning-aided engineering of hydrolases for PET depolymerization”。

 

 

(研究成果)

 

研究团队主要使用机器学习来预测PET降解酶(PETases)的突变,以提高酶的热稳定性和活性。通过对大量突变体进行模拟筛选测试,获得了一个最佳突变体,与野生型PETase相比,该酶包含五个氨基酸的突变,在30-50℃和一系列pH范围内的活性检测下,对不同PET产品的降解能力进行评估,并对降解后材料的品质进行检测,结果发现:①FAST-PETase对晶态和非晶态PET均能高效降解;②FAST-PETase适用于至少51种未经处理的PET产品的降解;③FAST-PETase可用于塑料的闭环回收,再生食品级包装材料。

 

 

(FAST-PETase在热成型pc-PET产品的酶解反应中的优越性能)

 

 

(FAST-PETase解聚PET水瓶和聚酯产品及在PET酶化学回收中的应用)

 

FAST-PETase的发现为PET塑料回收利用提供了新的解决方案,有望实现低成本的大规模工业化应用,降低环境污染。通过AI辅助技术对酶的催化性质进行改造,可以为全球多个行业的绿色化生产带来希望。

 

参考文献:

LuH, Diaz DJ, Czarnecki NJ, et al. Machine learning-aided engineering of hydrolases for PET depolymerization. Nature. 2022 Apr;604(7907):662-667. doi:10.1038/s41586-022-04599-z. Epub 2022 Apr 27. PMID: 35478237.

 

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