基于人工智能对接技术揭示黄原胶糖基转移酶GumK的构象依赖性供体选择性

《Scientific Reports》：Conformation-dependent donor selectivity in the xanthan gum glycosyltransferase GumK revealed by AI-based docking

　　

摘要

GT-B折叠型糖基转移酶的构象灵活性可调节底物结合与催化过程，但局部结构变化在决定供体底物特异性中的作用仍不明确。Xanthomonas campestris所产生的GT70类酶GumK在其供体结合口袋中具有局部可塑性。我们将这种可塑性分为两种构象状态：存在一种保守的疏水相互作用来稳定该口袋时为闭合状态，不存在则为开放状态。我们利用经过人工智能优化的对接方法GNINA，通过比较UDP-葡萄糖醛酸与五种酸性及中性配体类似物，研究了这两种状态与底物特异性之间的关系。虽然对接得分无法有效区分不同配体，但通过对糖分子C6原子与Lys307之间的距离分析，发现了与构象相关的差异。在开放状态下，带负电荷的糖分子会通过其羧酸基团优先与Lys307发生相互作用；而在闭合状态下，则更易与焦磷酸基团发生作用。为进行独立验证，我们利用基于人工智能的共折叠方法（AlphaFold3和Boltz）生成了GumK与底物复合物的集合。尽管Boltz-2方法能正确排序底物特异性，但只有GNINA生成的复合物集合在体现选择性构象基础方面与基于物理原理的模拟结果一致。这些结果表明，供体特异性源于配体化学性质与结合位点可塑性之间的相互作用，而非单一的固定结合模式，同时也凸显了对接法与共折叠法在研究具有灵活结构的CAZymes时的互补优势。