林恩·罗德尔，西北太平洋国家实验室 研究人员发现，围绕酶催化中心的蛋白质支架的细微变化精确地控制了化学反应的速度和方向
在[fefe]-氢化酶中，次级相互作用直接影响活性中心金属簇的different氧化态的相对稳定/不稳定
信用:PNNL 当研究人员寻找方法来开发和改进从燃料到药物的日常产品时，酶提供了自然控制的例子，使化学反应以期望的方式工作
但是一种被称为催化偏见的现象继续困扰着科学家
酶催化核心周围的蛋白质支架精致地控制反应性，包括化学过程的方向和速率
科学家称这种微调为“催化偏差”，它是如何发生的仍存在广泛争议
这个谜离被解开又近了一步
来自三个美国大学的研究小组
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能源部(DOE)国家实验室和四所大学发现，一些酶周围环境的微妙变化不仅可以将细胞反应的速度改变惊人的六个数量级，还可以改变其方向
这种逆转——催化偏差困境的根源——就像以每秒10英里的速度向一个方向超速，然后以每秒100万英里的速度向相反的方向行驶
差距很快就加大了
“根据期望的结果，这种偏见可能是不可克服的，或者是有史以来发生的最好的事情之一，”PNNL大学的计算科学家、该研究的合著者西蒙·劳吉说
“一个反应可以有许多中间体，并可以采取多种途径——有些比其他更有效
因此，能够调整催化剂环境可以显著提高反应速率
" 发表在《美国化学学会杂志》上的这一发现对工业环境中合成催化剂的设计具有重要意义，在工业环境中，预测和控制反应行为至关重要
这些结果也提供了对所有生命中控制代谢过程的因素的更基本的理解
金属酶的催化偏向 在自然界中，微生物巴氏梭菌(Cp)产生几种铁基酶，[FeFe]-氢化酶，它们属于一大类金属酶
金属酶参与多种反应，发挥多种功能，如通过微生物群落运输氢气、从空气中获取氮气、产生甲烷和转化碳水化合物
多功能性使金属酶，特别是[FeFe]-氢化酶，成为探索与化学转化相关的基本问题的理想对象
事实上，氢化酶已经成为许多由能源部基础能源科学办公室资助的能源转化反应中电催化研究的灵感来源，莫里斯·布洛克说，他是分子电催化中心的主任，该中心是能源部的一个能源前沿研究中心
布洛克说:“不同研究小组使用互补方法报告的发现丰富了我们对生物和分子系统催化的基础科学基础的理解。”
PNNL计算模型验证了不同酸碱度下三种Cp氢化酶的实验
结果表明，催化电位(彩色曲线)根据氢簇(蓝色六边形)和辅助簇(绿色方框)的排列而变化
虚线下方的彩色轨迹对应于氢气产生，而虚线上方的轨迹对应于氢气氧化
信用:J
是
化学
社会学
2020, 142, 3, 1227-1235 PNNL共同任命的约翰·皮特斯是华盛顿州大学(WSU)的教授，也是美国能源部另一个能源前沿研究中心生物和电子转移与催化的主任
彼得斯第一次开始研究[FeFe]-氢化酶是在20世纪90年代末，使用在Cp微生物中发现的酶
但是那些早期的研究集中在一般的机械方面，直到最近研究人员才开始在催化偏差的背景下思考酶
彼得斯和保罗·金是NREL国家可再生能源实验室物理生物化学和光合作用组的经理，他们与PNNL的劳盖和亚利桑那州立大学分子科学学院的副教授安妮·琼斯共同设计了这项新研究
这项研究旨在确定三种[FeFe]-氢化酶在控制质子还原为分子氢以及反向反应(分子氢氧化为质子)方面有何不同
每一个所谓的氧化还原反应在生物能量转移中起着关键作用，并且已经被广泛研究用于能量储存和生产应用
静电学微调反应中间体 对三种[FeFe]氢化酶的催化活性的研究涉及大量研究设施中实验方法的强大组合，由来自WSU、NREL和亚利桑那州立大学的科学家进行
劳吉也是WSU大学的联合任命人，他领导着理论和计算建模团队，其工作是整理实验观察结果，并为酶促机制开发理论模型
研究小组利用位于斯坦福同步辐射光源的直线加速器相干光源设备的x光精确测量来分析酶的原子结构
接下来，亚利桑那州立大学的研究人员将这种酶置于电流下，以检测每种氢化酶在静止和活动状态下的电催化活性
所有的酶都有一个相同的铁和硫原子催化簇——通常被称为氢簇——但是周围蛋白质环境的组成不同
研究人员注意到三种氢化酶之间反应偏差的显著差异
然后，在实验和计算模型之间的反馈回路中，催化中心周围静电场的细微变化引起了研究小组的注意
“我们确实看到，如果磁场发生变化，我们能够以这样或那样的方式更好地推动反应，试图解释实验观察，”劳吉说
他说，环境的细微差异决定了稳态条件下的反应方向，并微调了反应速率
根据金的观点，催化中间体的选择性稳定化或去稳定化优先促进氢氧化或质子还原
具体地说，围绕氢簇的更疏水的环境使酶优先产生氢，而不太疏水的环境有利于氢氧化
“这项工作，”金说，“揭示了生物学控制金属酶反应性的能力，以满足所有生命中独特的代谢过程，并为改进电催化平台的设计提供了有价值的新见解。”
" 彼得斯说，[FeFe]-氢化酶用来调节和控制反应性的设计特征可能在其他金属位点生物催化剂中共享
研究人员计划改进他们的模型，为理解更大类别的氧化还原酶——驱动所有生命的代谢能量——中的催化偏差提供更通用的蓝图
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