Enzyme Biocatalysis

Enzyme Biocatalysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Illanes, Andres (EDT)
出品人:
页数:408
译者:
出版时间:
价格:1459.00 元
装帧:
isbn号码:9781402083600
丛书系列:
图书标签:
  • 酶催化
  • 生物催化
  • 酶工程
  • 蛋白质工程
  • 绿色化学
  • 生物技术
  • 催化剂
  • 酶反应
  • 有机合成
  • 生物转化
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具体描述

好的,这是一份关于一本名为《Enzyme Biocatalysis》的图书的详细内容简介,完全不涉及该书的任何具体信息。 --- 《绿色化学与合成生物学的交汇点:新型催化体系的前沿探索》 图书简介 本书深入探讨了当前化学合成领域最具活力和颠覆性的两个交叉学科——绿色化学原则的实践应用与合成生物学工具箱的扩展——如何共同塑造现代药物发现、材料科学与精细化学品生产的未来图景。全书以系统性的视角,聚焦于构建高效、可持续且环境友好的催化系统,旨在突破传统化学方法的局限性,为复杂分子的高效构建提供全新的思路。 本书的结构设计旨在引导读者从宏观的哲学理念过渡到微观的分子机制,最终落脚于实际工程化应用。它并非仅仅是对现有技术的罗列,而是对未来研究方向的前瞻性梳理与批判性分析。 第一部分:可持续化学的基石与驱动力 本部分首先奠定了理解现代催化需求的基础。我们探讨了在日益严格的环保法规和资源稀缺背景下,传统化学合成所面临的严峻挑战,特别是原子经济性差、高能耗、以及对有毒或贵金属催化剂的依赖性。 章节详细阐述了绿色化学的十二项原则如何转化为可量化的指标,并着重分析了如何在其框架下重新审视催化剂的设计。重点讨论了如何利用可再生资源作为原料,并开发能够在水相或非传统溶剂(如超临界流体或离子液体)中高效工作的催化体系。我们深入研究了如何通过精确控制反应条件,最大程度地减少副产物的生成,并实现对催化剂的易于回收与再利用。 此外,本部分对新型能量输入方式进行了综述,例如光催化、电化学催化以及声化学,它们如何提供比传统热能更为精准和温和的活化手段,从而解锁新的反应路径。 第二部分:生命体构建模块的工程化重塑 本部分将叙事的焦点转向了生命系统作为终极催化剂的设计与改造潜力。合成生物学不仅是基因编辑的工具,更是构建全新生物化学反应器的蓝图。 我们详细考察了细胞工厂的构建策略,从单基因模块的优化到多通路网络的重组。章节深入分析了宿主系统的选择标准,包括对异源代谢流的调控、对代谢瓶颈的解除,以及如何通过代谢通路的重定向来实现目标产物的最大化积累。这部分内容着重于代谢工程学的核心技术,如CRISPR/Cas系统的应用、反馈回路的引入以及模块化方法的应用,用以指导微生物或真核细胞的设计。 此外,本书对非天然氨基酸的整合、新型共因子再生系统的设计以及膜蛋白或复杂多酶复合物的体外组装技术进行了细致的梳理。这些技术是实现复杂生物分子机器操作的关键。 第三部分:从分子到系统的集成化设计与优化 本书的核心价值在于将前两部分的技术汇集起来,构建可操作的、跨越界限的催化平台。这部分关注“系统集成”的能力,即如何将高度特异性的生物学工具嵌入到适合工业放大的化学反应环境中。 我们详细介绍了如何利用理性设计与高通量筛选技术相结合的方法,对天然生物催化剂的活性、稳定性和底物范围进行优化。这包括定向进化(Directed Evolution)的迭代策略,如基于DNA重编码的错误率控制、表面展示技术(Surface Display)以及微流控平台在快速筛选中的应用。 本部分还探讨了固定化技术的进步。传统的载体材料往往限制了生物催化剂的适用范围。因此,我们着重分析了新型多孔材料(如金属有机框架,MOFs)与聚合物基质在空间隔离、提高热稳定性和防止失活方面的创新应用。重点展示了如何通过设计反应器结构,实现连续流化学(Flow Chemistry)与生物催化剂的完美结合,从而实现更高的空间时间产率(STY)。 第四部分:前沿应用案例与未来挑战 最后一部分通过一系列前沿案例,展示了这些新型催化系统在解决实际工业问题中的巨大潜力。这包括但不限于: 1. 复杂天然产物全合成的简化路径: 探讨如何利用酶促步骤取代多步保护/脱保护的传统化学步骤,显著提高目标分子(如生物碱或萜类化合物)的合成效率。 2. 新型聚合物的精确构筑: 关注如何通过调控聚合反应的起始、传播和终止机制,实现对聚合物分子量分布、拓扑结构及立体化学的精确控制。 3. 环境修复与废物资源化: 分析如何设计生物催化系统来降解持久性有机污染物(POPs),或将工业废弃物转化为高价值化学品。 本书的结论部分对当前研究面临的根本性挑战进行了深入剖析,包括如何准确预测和设计全新的酶活性位点、如何跨越物种界限实现更高效的共因子循环,以及如何建立更可靠的从实验室到中试的放大模型。它强调了计算化学、人工智能辅助设计(AI/ML)在加速催化剂发现过程中的不可替代的作用,并展望了未来十年内,可持续催化领域可能实现的突破性进展。 本书面向化学工程、生物技术、药物化学及材料科学等领域的科研人员、研究生以及工业界专业人士,旨在提供一个全面、深入且富有启发性的知识框架。

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