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Nature:通過AI技術構建的酶突變體實現了塑料的高效降解,最快一天,輕松降解51種PET產品!

  • 分類:行業動態
  • 發布時間:2022-05-23 08:30
  • 訪問量:

【概要描述】塑料已成為我們日常生活中的必需品,如快遞包裝、外賣打包盒、超市購物袋等。近年來塑料的消耗量不斷增長,每年全球生產的塑料總重量超過3.8億噸,到2050年將超過9億噸。塑料帶來的環境污染問題日益顯現,在全球各地,數十億噸塑料垃圾埋藏在垃圾填埋場里,污染著當地土壤與水源,還能以微塑料的形式出現在人體的血液、糞便甚至是胎盤中…,對人類的健康和生態環境帶來極大的危害。

Nature:通過AI技術構建的酶突變體實現了塑料的高效降解,最快一天,輕松降解51種PET產品!

【概要描述】塑料已成為我們日常生活中的必需品,如快遞包裝、外賣打包盒、超市購物袋等。近年來塑料的消耗量不斷增長,每年全球生產的塑料總重量超過3.8億噸,到2050年將超過9億噸。塑料帶來的環境污染問題日益顯現,在全球各地,數十億噸塑料垃圾埋藏在垃圾填埋場里,污染著當地土壤與水源,還能以微塑料的形式出現在人體的血液、糞便甚至是胎盤中…,對人類的健康和生態環境帶來極大的危害。

  • 分類:行業動態
  • 發布時間:2022-05-23 08:30
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塑料已成為我們日常生活中的必需品,如快遞包裝、外賣打包盒、超市購物袋等。近年來塑料的消耗量不斷增長,每年全球生產的塑料總重量超過3.8億噸,到2050年將超過9億噸。塑料帶來的環境污染問題日益顯現,在全球各地,數十億噸塑料垃圾埋藏在垃圾填埋場里,污染著當地土壤與水源,還能以微塑料的形式出現在人體的血液、糞便甚至是胎盤中…,對人類的健康和生態環境帶來極大的危害。

 

 

全球主要的塑料消費中PET產品大都是一次性消費品,隨之而來的是大量廢舊PET材料。廢舊PET材料短時間內不易被空氣或微生物降解,占據大量空間,造成環境污染和視覺污染。如何將PET塑料有效運用酶高效降解回收利用,從而實現低成本的大規模工業應用,成為科學家們研究的主要課題。
 

近期,德克薩斯大學的Hal S.Alper課題組通過神經網絡機器學習方法構建出一種PET降解酶突變體:FAST-PETase,其具有工業規模降解活性,對晶態和非晶態PET均能高效降解,且能夠降解各種PET原材料,并合成食品級包裝材料。文章發表于近期的Nature,題為“Machine learning-aided engineering of hydrolases for PET depolymerization”。

 

 

(研究成果)

 

研究團隊主要使用機器學習來預測PET降解酶(PETases)的突變,以提高酶的熱穩定性和活性。通過對大量突變體進行模擬篩選測試,獲得了一個最佳突變體,與野生型PETase相比,該酶包含五個氨基酸的突變,在30-50℃和一系列pH范圍內的活性檢測下,對不同PET產品的降解能力進行評估,并對降解后材料的品質進行檢測,結果發現:①FAST-PETase對晶態和非晶態PET均能高效降解;②FAST-PETase適用于至少51種未經處理的PET產品的降解;③FAST-PETase可用于塑料的閉環回收,再生食品級包裝材料。

 

 

(FAST-PETase在熱成型pc-PET產品的酶解反應中的優越性能)

 

 

(FAST-PETase解聚PET水瓶和聚酯產品及在PET酶化學回收中的應用)

 

FAST-PETase的發現為PET塑料回收利用提供了新的解決方案,有望實現低成本的大規模工業化應用,降低環境污染。通過AI輔助技術對酶的催化性質進行改造,可以為全球多個行業的綠色化生產帶來希望。

 

參考文獻:

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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