定向进化是改善现有属性并赋予蛋白质全新功能的强大工具1,2,3,4。尽管如此，即使是小蛋白质的潜力也内在地受到了可能的氨基酸序列的天文数量的限制。采样100个残留蛋白的完整序列空间将需要测试20100组合，这超出了任何现有的实验方法。实际上，相对较少的残基的选择性修饰足以有效改进，功能增强和重新利用现有蛋白质5。此外，已经开发了计算方法来预测潜在生产性突变的身份6,7,8,9。重要的是，所有当前预测热点和生产突变的方法都严重依赖于结构信息和/或生物信息学，这并不总是可用于感兴趣的蛋白质。此外，尽管这种变化可能显着改善了酶10的催化特性，但它们提供了有限的鉴定有益突变的能力。机器学习方法最近在预测生产性突变方面表现出了希望，但是它们经常需要大型高质量的训练数据集，这些数据集在有向的进化实验中很难获得。在这里，我们表明可以使用NMR光谱法鉴定酶中的诱变热点。在一项概念验证研究中，我们仅使用三个突变将肌红蛋白（一种非酶氧储存蛋白转化为高效的KEMP消除酶）。观察到的催化效率水平超过了使用当前方法设计的蛋白质的水平，并且与天然酶的催化效率相似，而天然酶的反应被演化为催化。考虑到这种实验方法的简单性，不需要先验结构或生物信息知识， 我们期望它将广泛适用，并能够充分发挥定向酶进化的潜力。
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