《【食品加 智食科技】江南大学史劲松教授课题组在ACS Catalysis发表“设计ASSMD策略并应用于祖先序列挖掘与工程化”的研究工作》

  • 来源专题:食品安全与健康
  • 编译者: 杨娇
  • 发布时间:2024-11-11
  • 在国家自然科学基金和国家重点研发计划等项目的资助下,江南大学生命科学与健康工程学院史劲松教授课题组在极端嗜热祖先腈水解酶的挖掘与机制解析方面的研究工作取得重要进展。研究成果以“Designing ASSMD Strategy for Exploring and Engineering Extreme Thermophilic Ancestral Nitrilase for Nitriles Biocatalysis”为题于2024年9月发表在ACS Catalysis杂志上。江南大学2021级博士研究生汪子凯为第一作者,生命科学与健康工程学院龚劲松教授和生物工程学院陆震鸣教授为通讯作者。
  • 原文来源:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1ODAzMjY1OQ==&mid=2247587190&idx=3&sn=f410c7b415b72311753f72d6c2f25d1b&scene=0
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    • 编译者:杨娇
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    • 近期,江南大学生物工程学院倪晔教授团队在机器学习辅助酶立体选择性的定向进化方面取得重要进展,研究成果“Enhanced stereodivergent evolution of carboxylesterase for efficient kinetic resolution of near-symmetric esters through machine learning”正式发表于Nature Communications (IF = 14.7) (https://doi.org/10.1038/s41467-024-53191-8)。 成果介绍 手性环己-3-烯-1-羧酸(CHCA)具有一个几乎对称的六原子环,是合成各种药物、农用化学品和天然产物的关键组成部分。这些底物通常被认为是“难以区分”的,被化学催化剂和生物催化剂都难以识别。定向进化在加速立体选择性酶的开发中起着关键作用,但在催化“难以区分”的底物时,也面临一定的挑战。机器学习(ML)作为一种强大的计算工具,为基于大量高质量数据和统计模型促进定向进化提供了更直接的捷径。 研究团队首先开发了一种高通量方法来生成羧酸酯酶AcEst1的高质量数据集,利用羧酯酶的生化特征包括体积、疏水性、亲水性、静电、氢键、π-π相互作用和到催化残基的距离用于训练ML模型,评估并训练了包括核岭回归(KRR)、高斯过程回归(GPR)、梯度提升回归树(GBRT)、随机森林回归(RFR)、支持向量回归(SVR)和贝叶斯岭回归(BRR)6个回归模型在AcEst1的对映选择性与7个生化特征之间的相关性。将经过训练的ML预测模型应用于设计组合突变体,成功实现了羧酸酯酶AcEst1立体选择性的发散进化,构建了(R)-选择性和(S)-选择性的突变酶DR3和DS6,并在1 M底物浓度下实现(R)和(S)-CHCE的合成与分离,并采用分子动力学(MD)模拟及QM/MM计算解释了羧酯酶及其突变体立体选择性调控的分子机制。 我江南大学毕业生2019级博士窦哲为第一作者,许国超副教授和倪晔教授为论文的共同通讯作者。
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    • 2025年10月,江南大学张慜教授团队在国际食品Top期刊《Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety》(Q1,IF: 14.1)发表题为“Food Drying for Low-Carbon and Future Food: A Review on the Sustainability of Drying Technology”的综述论文。硕士研究生钟小龙为第一作者,张慜教授为通讯作者。 食品干燥作为一个碳足迹高的食品加工行业,需要适应碳减排和未来的食品趋势。通过应用食品水分迁移和干燥动力学的经典理论,结合食品干燥过程的生命周期分析,从而证明干燥工程的低碳可行性。对过去20年干燥技术的调查显示,太阳能、地热能和生物质能等清洁能源的食品干燥设备取得了新的进展,能效和监测等工具丰富了干燥过程。未来的食品是传统和现代食品的发展,新的研发趋势、资源利用、环境负荷降低和干燥技术的定制生产可以为其提供见解。此外,围绕食品加工的经济效益问题,提出了将干燥加工成本降低算法与设备建设相结合的相关建议。本综述提供了有关干燥过程中碳减少的有用信息以及干燥趋势,并有助于选择干燥设备。 注:最近有小伙伴反映收不到推送,因为公众号改了推送算法,现在需要加星标,多点赞/点在看,才能准时收到推送。 综述亮点 食品干燥中使用的清洁能源比例正在增加。 干燥设备有丰富的节能策略可供参考。 食品干燥可以通过多种方式适应未来的食品趋势。 加工和干燥设备等成本可以通过算法解决。 综述简要结论 目前,在“双碳”倡议下,许多食品干燥行业都在努力降低成本、提高效率,包括使用清洁能源、回收废热、储热和热泵技术等低成本、高效率的方法,这些技术的协同作用和能耗优化在低碳干燥实践中取得了明显成效;此外,增强的食品干燥技术意味着能够适应未来的食品,用于加工目的的干燥更适合对食品有要求的生产,可持续性和技术整合仍然是干燥技术发展的主要趋势。然而,目前的研究主要集中在验证单个技术的能源效率上,缺乏对多技术协同机制的系统评估。特别是,对不同食品基质、干燥模式和气候条件的适应性研究仍然不足。此外,食品干燥中的“能效-质量”权衡仍然是一个具有挑战性的困境。目前的研究通常忽视了技术经济和政策适应性分析,大多数实验设计缺乏从实验室扩大到工业水平的可行性研究。因此,未来的低碳食品干燥研究应侧重于:1)开发结合“清洁节能传热智能控制”的集成干燥系统模型;2)建立低碳食品干燥技术路径的评估框架;3)在不同场景下推进食品干燥的低碳转型。 图文赏析 Figure 1 Sources of carbon emissions Figure 2 Keyword co-occurrence analysis based on 'food drying' and 'energy efficiency' (a), internationally and industrially applicable typical drying technologies (b) Figure 3 Schematic diagrams of dryers: solar-hot air drying (a), microwave-assisted hot air drying (b), air-geothermal water exchange tunnel dryer (c), air-source heat pump drying (d), inflatable solar bubble dryer (e) and radio-frequency assisted hot air drying (f). Figure 4 Optical fiber strain sensor. Structure diagram (a), procedure of sensor calibration (b), procedure of sensor measurements (c), CV measurements (d) and comparison of test results (e). Figure 5 Particle swarm optimization diagram of the solution  原文链接 https://doi.org/10.1111/1541-4337.70310