BRENDA 酶数据库

要解决什么问题

做酶工程、代谢通路重建或逆向合成时，Km、kcat、最适 pH/温度往往散落在大量文献里，手工检索 EC 号与底物名既慢又容易漏掉生物体差异或抑制/激活信息。BRENDA（BRaunschweig ENzyme DAtabase）是面向酶学的文献型数据库；本技能通过其官方 SOAP API 把动力学参数、反应计量与条件数据拉进对话与脚本工作流，而不是替代你在 wet lab 里做验证。

技能如何工作

核心路径是按 EC 号、底物或产物发起查询，再解析 BRENDA 返回的条目：

• 动力学：检索 Km、kcat、Vmax 等，并用 parse_km_entry 等函数结构化结果
• 反应与发现：按 EC 获取反应式与化学计量；用 search_enzymes_by_substrate / search_enzymes_by_product 为特定转化找候选酶
• 生物体与环境：compare_across_organisms 对比不同来源；get_environmental_parameters 取 pH、温度；get_cofactor_requirements 看辅因子
• 调控与工程：抑制剂/激活剂查询；find_thermophilic_homologs 等用于找耐热或 pH 耐受变体
• 建模与通路：get_modeling_parameters、米氏曲线可视化；enzyme_pathway_builder 侧支持酶促通路与逆向合成树

配套脚本包括 scripts/brenda_queries.py（查询与导出）、brenda_visualization.py（分布与 pH/温度曲线）、以及通路构建脚本。使用前需在 brenda-enzymes.org 注册账户，并通过 .env 或环境变量配置 BRENDA_EMAIL 与 BRENDA_PASSWORD（旧版兼容变量名 BRENDA_EMIAL 拼写需注意）。

边界与注意点

• API 有速率限制：持续使用建议约 1 请求/秒，上限约每 10 秒 5 次；连续调用应加延迟并本地缓存高频酶数据
• 并非每个 EC 号都有完整条目；无结果时可检查 EC 格式（如 1.1.1.1）、底物拼写，或适度使用 * 通配
• BRENDA 响应格式不总一致，应使用技能提供的解析函数并容忍缺失字段
• 复杂、多步、长时间的研究流（大规模数据集、多工具编排）更适合在 K-Dense Web 等托管环境里跑；简单单点查询在本技能内即可