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最快24小时内完全降解塑料!德克萨斯大学团队通过机器学习开发全新PET水解酶,可用于塑料回收及食品级再利用

DeepTech深科技 • 2 年前 • 489 次点击  


塑料袋可以说经历了从人类“最伟大的发明之一”到“最糟糕发明”的一个过程。最初,塑料袋因轻便、实用且便宜的特点出现在生活中的各个地方,然而无节制的使用却使其变成了令人头疼的“白色污染”。近年来,一次性塑料用品在市面上的盛行更加重了塑料的泛滥使用现象。

据了解,全球每年的塑料总产量在 3 亿吨以上,而最终被回收再利用的塑料量不足 10%。那些被废弃的塑料变成微塑料、纤维和塑料碎片等,在各处散落,使得当地的土壤与水源都受到了污染,带来严峻的生态挑战。因此,如何缓解日益严重的塑料废物,成为当下的一大难题。

酶降解为塑料废物的回收再利用提供了一种绿色环保且可扩展的有效途径。过去十多年里,有不少针对塑料降解酶的研究取得了多方面的进步。但是这些研究中尚存在一个未能破解的问题,即如何使塑料降解酶在低温下有效发挥作用,以实现其大规模工业场景下的低成本投放。

近日,美国德克萨斯大学奥斯汀分校化学工程系的哈尔·阿尔珀( Hal S. Alper)教授团队,使用基于结构的机器学习算法开发出一种活跃的聚对苯二甲酸乙二醇酯(Poly Ethylene Terephthalate,简称 PET)水解酶 FAST-PETase,该水解酶可以在几天、甚至几小时内完全降解之前几个世纪才能被处理掉的 PET 类塑料。该研究为塑料的大规模回收和再利用带来了新的可行方案,有望大幅降低环境污染并推动循环碳经济的实现。

相关论文以《PET 解聚水解酶的机器学习辅助工程》(Machine learning-aided engineering of hydrolases for PET depolymerization)为题在
 Nature 上发表。


图 | 相关论文(来源:Nature

PET 是现在世界上使用最广泛的塑料之一,被用于矿泉水、饮料、日用品、零食和各种家用电器等商品的外包装中,占到全球塑料消费总量的 6%。

此前,有不少科学家提出能降解 PET 的酶。2020 年,来自法国图卢兹大学的研究团队更是开发了一种能够在十小时内降解完成大部分 PET 塑料的新型水解酶,该水解酶不仅在效率上超过了之前所有 PET 水解酶,而且水解后产生的单体和石化材料中的单体具有相同特性,极大地推动了 PET 塑料制品的回收和再利用。

需要注意的是,大部分 PET 水解酶仅在极高反应温度以及高度催化底物的作用下,能够表现出显著的活性;而在中等温度与中性的酸碱度条件下,其水解活性普遍较差。这在很大程度上影响了 PET 废物的原位/微生物降解方案发挥作用,并加大了塑料废物处理活动的整体运营成本。

据了解,自然界中还存在一种可有效降解 PET 的天然酶 Ideonella sakaiensis 201-F6,也被称为 PETase 酶。但该酶的主要缺点是,其只降解预处理后的 PET 废物,并且仅能在一定范围内的酸碱度和温度条件下发挥作用,降解速率也比较有限。

图 | FAST-PETase 酶降解不同 PET 塑料制品的应用(来源:Nature

在此次研究中, 该团队运用机器学习的算法模型对 PETase 酶做了工程改造和测试,开发出一种同时具有功能性、活性、稳定性和耐受性的 PET 水解酶 FAST-PETase。

该团队介绍,“与野生型的 PETase 酶相比,FAST-PETase 酶共含有 5 个突变,并具有更高的 PET 降解活性。而且, FAST-PETase 酶可以在低于 50℃ 以及一系列不同的酸碱度条件下,将 PET 解聚、降解成小分子。”

为进一步验证 FAST-PETase 酶降解不同 PET 塑料制品的效果,研究人员还用该酶分别去处理了 51 种消费者常用的 PET 塑料制品,其中包括各种塑料容器和商用聚酯产品等。结果表明,FAST-PETase 酶能够在一周内彻底降解这些 PET 塑料制品。在一些特定条件下,这种酶甚至能在不到一天的时间内就将 PET 全部解聚为单体。

此外,研究人员还基于采用 FAST-PETase 酶降解 PET 而获得的单体,再次制备出一类 PET,展示了一个闭环的 PET 回收过程。该团队称,“我们可以从 3 克有色 PET 中生产出约 2.8 克无色 PET,且这类 PET 可用于合成食品级包装材料。”

(来源:Pixabay)

总体而言,该研究不仅可以推动塑料制品的有效回收和再利用,从而缓解环境中的“白色污染”,而且带来了一种能在工业规模上进行酶塑料绿色回收的可行途径。

阿尔珀教授表示,“通过这项最先进的回收技术,各行业可以看到无尽的可能性。”

下一步,该团队打算进行 FAST-PETase 酶的规模化生产,以实现其在工业中的广泛应用,包括工业垃圾中的塑料清理以及生产环境修复等。

-End-


参考:
1.Lu, H., Diaz, D.J., Czarnecki, N.J. et al. Machine learning-aided engineering of hydrolases for PET depolymerization. 
Nature 604, 662–667 (2022). https://doi.org/10.1038/s41586-022-04599-z


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