酶催化二氧化碳捕获与还原转化的量子-经典力学研究

The project aims to improve and develop a low-cost QM/MM computational platform to predict the change of free energy of the enzymatic reaction, based on the neural network and machine learning methods. The enzymatic conversion of CO2 by the carbonic anhydrase and remodeled nitrogenase will be explored theoretically. On the basis of extensive QM/MM calculations and MD simulations, we try to elucidate the plausible mechanisms for electron and proton transfers involved in the enzymatic process and the regulating factors for the reactivity and selectivity, and provide a theoretical basis for the development of monomeric enzyme and multienzyme systems for the catalytic conversion of CO2.

项目旨在结合神经网络和机器学习方法，完善并发展低标度量子-经典力学自由能计算平台。开展碳酸酐酶和固氮酶分别催化二氧化碳捕获与还原转化过程的QM/MM计算与动力学模拟研究，探明两类酶催化二氧化碳转化过程的微观机理、电子转移与质子转移机制，以及调控酶催化活性与选择性的关键因素。探索碳酸酐酶和固氮酶复合体系的结构及其协同催化二氧化碳转化的分子机制，为单酶和多酶催化CO2转化体系的发展提供理论依据。

应用量子-经典力学组合方法，项目系统地开展了碳酸酐酶(CA)及相关体系催化CO2活化、捕获与转化的微观机理和反应性规律研究。全程模拟揭示，碳酸酐酶催化CO2捕获的决速步是先于二氧化碳水合化学步的质子转移，即与Zn2+配位的水分子借助邻近两个水分子形成的氢键水链，将质子转移到附近组氨酸残基His64上，形成CA-(Zn-OH-)的活性态，预测的活化自由能为10.4 kcal/mol。CO2水合生成产物HCO3-的化学步是热力学有利的过程，且自由能垒只有4.4 kcal/mol。整个酶催化过程中，His64残基经历“inward<-->outward”构型动态演变并伴随脱质子/质子化过程，调控底物输运、活性态形成与产物释放。我们发展了一种全新的分子结构描述符，可以直接用于蛋白质等不同尺度的生物大分子体系，为低标度多尺度模拟方法的发展奠定了基础。研究了Rh取代CA活性中心簇模型催化CH4+CO2和CH4+CO偶联转化的机理及施加外电场效应，为CA酶进一步改造和仿酶催化CO2转化提供了依据。此外，还开展了CO2均相/多相催化转化催化剂设计与催化机制计算模拟研究，相关进展为CO2优化利用及其催化体系的发展提供了理论支持。