Abstract Protocols for the construction of large, deeply mutagenized protein encoding libraries via Golden Gate assembly of synthetic DNA cassettes employ disparate, system specific methodology. Here we benchmark a broadly applicable Golden Gate method for building user-defined libraries. We demonstrate that a 25 μl reaction, using 40 fmol of input DNA, can generate a library on the order of 1×10 6 members and that reaction volume or input DNA concentration can be scaled up with no losses in transformation efficiency. Such libraries can be constructed from dsDNA cassettes generated either by degenerate oligonucleotides or oligo pools. We demonstrate its real-world effectiveness by building custom, user-defined libraries on the order of 10 4 to 10 7 unique protein encoding variants for two orthogonal protein engineering systems. We include a detailed protocol and provide several general-use destination vectors.

Steroid receptor coactivators (SRCs) comprise a family of three paralogous proteins commonly recruited by eukaryotic transcription factors. Each SRC harbors two tandem Per-ARNT-Sim (PAS) domains that are broadly distributed that bind small molecules and regulate interactions. Using computational docking, solution NMR, mass spectrometry, and molecular dynamics simulations, we show that the SRC1 PAS-B domain can bind to certain prostaglandins (PGs) either non-covalently to a surface that overlaps with the site used to engage transcription factors or covalently to a single, specific, conserved cysteine residue next to a solvent accessible hydrophobic pocket. This pocket is in proximity to the canonical transcription factor binding site, but on the opposite side of the domain, suggesting a potential mode of regulating transcriptional activator-coactivator interactions.

ABSTRACT Stabilizing proteins without otherwise hampering their function is a central task in protein engineering and design. PYR1 is a plant hormone receptor that has been engineered to bind diverse small molecule ligands. We sought a set of generalized mutations that would provide stability without affecting functionality for PYR1 variants with diverse ligand-binding capabilities. To do this we used a global multi-mutant analysis (GMMA) approach, which can identify substitutions that have stabilizing effects and do not lower function. GMMA has the added benefit of finding substitutions that are stabilizing in different sequence contexts and we hypothesized that applying GMMA to PYR1 with different functionalities would identify this set of generalized mutations. Indeed, conducting FACS and deep sequencing of libraries for PYR1 variants with two different functionalities and applying a GMMA analysis identified 5 substitutions that, when inserted into four PYR1 variants that each bind a unique ligand, provided 2-6°C in increased thermal stability and no decrease in functionality.