一种改变木聚糖酶热稳定性的方法

    公开(公告)号:CN111584013A

    公开(公告)日:2020-08-25

    申请号:CN202010475174.9

    申请日:2020-05-29

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本申请公开一种改变木聚糖酶热稳定性的方法,本发明通过ClusterOne算法对木聚糖酶的残基相互作用网络进行重叠社团挖掘,分析重叠社团与木聚糖酶耐热性的关系,从中发现关键的相互作用力和关键残基。本发明方法不仅拓展了ClusterOne算法的应用空间,还可以为相关科研人员提供如何去提高木聚糖酶的热稳定性的改造思路,分析得出的关键相互作用力和关键残基可被用于定点诱变的设计方案中。

    一种高效生产羟基酪醇的工程菌及其应用

    公开(公告)号:CN110616180A

    公开(公告)日:2019-12-27

    申请号:CN201910882020.9

    申请日:2019-09-18

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种高效生产羟基酪醇的工程菌及其应用,属于生物工程技术领域。本发明的基因工程菌导入了L-苯丙氨酶脱氢酶、α-酮酸脱羧酶、醇脱氢酶的基因,可应用于生物合成羟基酪醇。本发明还公开了重组大肠杆菌基因工程菌的构建方法和应用。利用本发明的重组菌转化生产羟基酪醇的方法,具有操作简单,成本低,产物合成效率高的特点,具有良好的产业化前景。

    一种工程菌及其在丹参素和丙酮酸联产中的应用

    公开(公告)号:CN108949655B

    公开(公告)日:2019-10-25

    申请号:CN201810352697.7

    申请日:2018-04-19

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种工程菌及其在丹参素和丙酮酸联产中的应用,属于生物工程技术领域。本发明构建了一种新型的三酶共表达基因工程菌,该菌可应用于光学纯的3‑(3,4‑二羟基苯基)‑2‑羟基丙酸的生产。本发明选择的(D/L)‑α‑羟基羧酸脱氢酶均具有底物专一性差,光学专一性强的特点,可生产光学纯的D‑丹参素和L‑丹参素,同时联产丙酮酸。进一步地,同时敲除或强化表达大肠杆菌基因组上的相关基因促进底物的转运及减少产物的分解。本发明的生产过程简单且原料易得,杂质少,具有重要的工业应用价值。

    一种工程菌及其在生产α-酮戊二酸中的应用

    公开(公告)号:CN108949654A

    公开(公告)日:2018-12-07

    申请号:CN201810352696.2

    申请日:2018-04-19

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种工程菌及其在生产α‑酮戊二酸中的应用,属于生物工程技术领域。本发明的能低成本生产纯α‑酮戊二酸的重组大肠杆菌,同时表达了外源L‑谷氨酸脱氢酶和NADH氧化酶,并在宿主大肠杆菌的基础上敲除了α‑酮戊二酸吸收基因;进一步地,还强化表达了谷氨酸转运基因、α‑酮戊二酸转运基因、NAD合成基因的一种或者多种。本发明的重组菌用于生产α‑酮戊二酸,过程简单、杂质少,具有重要的工业应用价值。

    一种工程菌及其应用
    46.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107586752A

    公开(公告)日:2018-01-16

    申请号:CN201710659225.1

    申请日:2017-08-04

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种四酶共表达的大肠杆菌基因工程菌,其特征在于:它导入了L-氨基酸氧化酶基因、α-酮酸脱羧酶基因、醇脱氢酶基因和可将NAD(P)还成NAD(P)H的酶基因。本发明还公开了上述重组大肠杆菌的构建方法和应用。本发明方法应用于生物合成苯乙醇类化合物,具有操作简单,成本低,产物合成效率高,光学纯度高的特点,具有良好的产业化前景。

    一种基于人工蜂群与粒子群混合算法的蛋白质耐热温度的多元线性回归计算方法

    公开(公告)号:CN105740648A

    公开(公告)日:2016-07-06

    申请号:CN201610042186.6

    申请日:2016-01-21

    Applicant: 江南大学

    Inventor: 高晓梅 丁彦蕊

    CPC classification number: G06F19/18 G06N3/006

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工蜂群与粒子群混合算法的蛋白质耐热温度的多元线性回归计算方法,属于计算机应用技术领域。本发明方法是将人工蜂群算法和粒子群算法结合,利用人工蜂群算法的局部搜索能力优化粒子群算法的粒子速度和位置,以防止粒子群算法陷入局部最优,从而获得全局最优解;粒子群算法基于最优的粒子速度和位置,优化蛋白质耐热温度与氨基酸含量+氨基酸网络拓扑属性之间的多元线性回归模型的参数,从而确定蛋白质的耐热温度。本发明方法利用人工蜂群算法和粒子群算法的高效性、快速性、通用性和鲁棒性,确定了蛋白质耐热温度与氨基酸含量+氨基酸网络拓扑属性的线性回归模型,这为直接用蛋白质序列和结构来预测蛋白质的耐热温度提供了有效的手段。

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