Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail aplikovaného výsledku
BORKO, S.; HON, J.; BEDNÁŘ, D.; DAMBORSKÝ, J.; MARTÍNEK, T.; PROKOP, Z.; ŠTOURAČ, J.; ZENDULKA, J.
Originální název
EnzymeMiner: automated mining of soluble enzymes with diverse structures, catalytic properties and stabilities
Anglický název
Druh
Software
Abstrakt
EnzymeMiner prioritizes sequences that are more likely to preserve the catalytic activity and are heterologously expressible in a soluble form in Escherichia coli. The solubility prediction employs the in-house SoluProt predictor developed using machine learning. EnzymeMiner reduces the time devoted to data gathering, multi-step analysis, sequence prioritization and selection from days to hours. The successful use case for the haloalkane dehalogenase family is described in a comprehensive tutorial available on the EnzymeMiner web page. EnzymeMiner is a universal tool applicable to any enzyme family that provides an interactive and easy-to-use web interface freely available at https://loschmidt.chemi.muni.cz/enzymeminer/.
Abstrakt aglicky
Klíčová slova
computational characterization, enzyme mining, enzyme diversity, novel biocatalysts
Klíčová slova anglicky
Umístění
https://loschmidt.chemi.muni.cz/enzymeminer/
Licenční poplatek
Využití výsledku jiným subjektem je v některých případech možné bez nabytí licence
www