作者：Zhiyao Peng, Shanquan Liang, Kaixing Xiao, Yufeng Guo, Shakir Ullah Khan, Ge Hu*, Qinhong Wang*, Dan Wang*

01 论文信息

论文信息

Zhiyao Peng, Shanquan Liang, Kaixing Xiao, Yufeng Guo, Shakir Ullah Khan, Ge Hu*, Qinhong Wang* and Dan Wang*. Greenase: A Comprehensive Database for Carbon-fixing Enzyme Retrieval[J].Green Carbon, 2025.

论文网址

https://doi.org/10.1016/j.greenca.2025.12.001

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Greenase: A Comprehensive Database for Carbon-fixing Enzyme Retrieval

中文解读原链接

Green Carbon文章 | 固碳酶数据库：一站式赋能碳捕集与生物制造

02 背景简介

随着全球气候变化的加剧，如何高效捕获和转化大气中的二氧化碳已成为科学界亟待解决的关键问题。生物固碳，作为实现“碳中和”目标的重要途径，依赖于一系列关键的固碳酶。固碳酶（Carbon-fixing enzymes）是一类能够催化游离态无机碳（如CO₂、碳酸氢根等）固定并转化为有机化合物的核心生物催化剂，主要包含羧化酶（如RuBisCO）、二氧化碳还原酶和一氧化碳脱氢酶等类别。然而，尽管近年来关于固碳酶的研究成果层出不穷，其相关数据却分散在不同的数据库和文献中，缺乏系统性的整合与功能分析工具。这使得科研人员在寻找特定酶、设计代谢通路时，往往需要耗费大量时间进行信息检索，且难以从结构层面深入理解酶的多样性和潜在功能。

重庆大学王丹教授和中国科学院天津工业生物技术研究所王钦宏研究员团队于Green Carbon发表题为“Greenase: A Comprehensive Database for Carbon-fixing Enzyme Retrieval”研究论文。该研究首次构建了一个名为“Greenase”综合数据库与分析平台，系统整合了固碳酶信息，并集成了结构聚类与酶推荐模块，为固碳酶的研究与应用提供了强大的数据支撑和智能分析工具。

03 文章简介

固碳酶数据与精准功能注释

Greenase数据库当前收录了来自超过436个物种的1552个固碳酶，包含24647条详尽的酶数据记录。与通用数据库不同，Greenase为每种酶提供了包括来源、反应条件、酶动力学常数和氨基酸序列在内的精准功能注释。平台计算并展示了每种催化反应的“原子经济性”，即有多少反应物原子被成功转化到目标产物中。数据显示，部分固碳酶（如甲醛缩合酶（formolase）、碳酸酐酶（carbonic anhydrase））其催化的反应原子经济性极高，意味着在合成目标产物时几乎不产生副产物，这对于构建高效、绿色的生物制造工艺具有重要的指导价值。

图1.Greenase固碳酶数据库概览：（a）导航检索页面；（b）数据可视化统计：数据总量、固碳酶数量、来源生物及固碳反应数量，以及各类固碳酶占比

结构聚类分析揭示酶家族多样性

Greenase平台创新性地集成了基于人工智能的蛋白质结构预测与聚类分析工具。研究人员利用AlphaFold2对数据库中的固碳酶进行了三维结构预测，并通过计算结构相似性（TM-score）对庞大的碳酸酐酶家族进行了系统聚类。结果揭示，该家族可被划分为19个不同的结构亚型，这些亚型在折叠架构上存在显著差异。这一发现为理解同源酶在结构上的多样性及其与环境适应性之间的关联提供了全新视角，并为后续的酶工程改造提供了关键的结构信息。

图2.碳酸酐酶家族结构预测与聚类：(a) 基于 TM-score 的碳酸酐酶结构聚类，分为19个结构聚类群；（b）“黄色”和“蓝色”簇内TM-score热图，分别展示这两个簇内部结构之间的相似性

基于分子相似性的酶推荐模块

Greenase平台最具特色的功能是其酶推荐模块。该模块基于分子结构相似性，能够根据用户输入的化合物，智能推荐可能催化其合成的固碳酶。例如，当研究人员输入一种数据库中未储存的化合物“3-羟基戊二酸”时，系统通过计算其与数据库中已知产物的分子指纹相似性，发现其与苹果酸的相似度高达0.62。基于此，系统推荐了丙酮酸羧化酶和苹果酸脱氢酶作为候选酶，并通过体外实验成功验证了这两种酶能将CO₂和2-氧代丁酸转化为目标产物3-羟基戊二酸。这一功能为探索新型生物转化途径、挖掘具有新功能的酶提供了强大的导航能力。

图3. 基于结构相似性与实验验证的酶推荐功能：（a）基于分子指纹相似度的酶推荐模块工作流程；（b）3-羟基戊二酸与已储存化合物的Tanimoto相似度热图；（c）3-羟基戊二酸与苹果酸的结构相似性（Tanimoto系数=0.62）及候选酶推荐；（d）不同浓度丙酮酸羧化酶和苹果酸脱氢酶催化生成3-羟基戊二酸产量

总结与展望

Greenase数据库的建立不仅解决了固碳酶信息分散的问题，更通过结构聚类和分子相似性推荐等创新功能，为酶的选择、代谢通路的设计和新酶的发现提供了有力的决策支持。未来，随着更多新酶数据的加入以及动力学模型、高通量实验等模块的集成，Greenase将有望进化为一个覆盖“设计-构建-测试-学习”全流程的综合性平台，为合成生物学和碳中和技术的发展持续赋能。

04 作者简介

王丹 教授

王丹，重庆大学教授，博士生导师，智慧生物制造创新中心主任，Green Carbon青年编委，万华化学集团讲席教授（2024年），泰山产业领军人才（2023年），国家重点研发计划青年项目首席科学家（2022年），侯德榜化工科学技术奖“青年奖”获得者（2022年），重庆市杰出青年基金获得者（2021年），世界纯粹与应用化学联合会（IUPAC）青年科学家（2008年），中国化工学会科技进步奖获得者（第一完成人，2020年），第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛全国银奖、重庆市金奖项目第一指导老师（2022年），中国化工学会生物化工专业委员会常务委员，中国生物工程学会青年工作者委员会委员，重庆市青年科学家创新联盟理事长，重庆市化工新材料技术创新战略联盟秘书长，第一届中国西部合成生物制造国际前沿研讨会执行主席。

发表SCI论文100余篇，包括合成生物学领域顶刊ACS Synthetic Biology，生物质化工领域顶刊Bioresource Technology、Carbohydrate Polymer，环境工程领域王牌期刊Biotechnology and Bioengineering和Journal of Environmental Management，SCI总引1600余次，H-index 35。主编并参与编写中英文书籍6部；申请发明专利50余项，获授权发明专利27项，第一发明人9项，国际发明专利2项。担任三个国际期刊Green Energy & Environment、Frontiers in Bioengineering and Biotechnology和Bioresources & Bioprocessing编委。主持国家重点研发计划项目、国家自然科学基金、重庆市杰出青年基金项目、重庆市技术创新与应用发展专项重点项目、重庆市人工智能重大主题专项课题等40余项重大科研项目。

王钦宏 研究员

王钦宏，中国科学院天津工业生物技术研究所研究员。主要从事工业生物进化与代谢工程研究，设计构建了系列芳香族化合物、萜烯类化合物、微生物蛋白生产的高效细胞工厂，研制了多套微流控高通量基因组编辑与筛选系统，完成10多项技术许可或转让，推进了相关技术的产业应用；积极参与研究所二氧化碳人工合成淀粉等重大项目组织和研发，相关成果入选国家“十三五”科技创新成就展以及2021年度中国科学十大进展等。曾任中国科学院天津工业生物技术研究所副所长、天津市青年科技工作者协会常务副会长，现任中国食品科学技术学会新质蛋白专业委员会副主任委员兼秘书长、《生物工程学报》副主编及 mLife、《合成生物学》、《微生物学报》等学术刊物编委。

05 Green Carbon

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