Abstract S-acylation is the addition of a fatty acid to a cysteine residue of a protein. While this modification may profoundly alter protein behaviour, its effects on the function of plant proteins remains poorly characterised, largely as a result to the lack of basic information regarding which proteins are S-acylated and where in the proteins the modification occurs. In order to address this gap in our knowledge, we have performed a comprehensive analysis of plant protein S-acylation from 6 separate tissues. In our highest confidence group, we identified 5185 cysteines modified by S-acylation, which were located in 4891 unique peptides from 2643 different proteins. This represents around 9% of the entire Arabidopsis proteome and suggests an important role for S-acylation in many essential cellular functions including trafficking, signalling and metabolism. To illustrate the potential of this dataset, we focus on cellulose synthesis and confirm for the first time the S-acylation of all proteins known to be involved in cellulose synthesis and trafficking of the cellulose synthase complex. In the secondary cell walls, cellulose synthesis requires three different catalytic subunits (CESA4, CESA7 and CESA8) that all exhibit striking sequence similarity. While all three proteins have been widely predicted to possess a RING-type zinc finger at their N-terminus, for CESA4 and CESA8, we find evidence for S-acylation of cysteines in this region that is incompatible with any role in coordinating metal ions. We show that while CESA7 may possess a RING type domain, the same region of CESA4 and CESA8 appear to have evolved a very different structure. Together, the data suggests this study represents an atlas of S-acylation in Arabidopsis that will facilitate the broader study of this elusive post-translational modification in plants as well as demonstrates the importance of undertaking further work in this area.

Abstract Much of the functional diversity observed in modern enzyme superfamilies originates from molecular tinkering with existing enzymes 1 . New enzymes frequently evolve from enzymes with latent, promiscuous activities 2 , and often inherit key features of the ancestral enzyme, retaining conserved catalytic groups and stabilizing analogous intermediates or transition states 3 . While experimental evolutionary biochemistry has yielded considerable insight into the evolution of new enzymes from existing enzymes 4 , the emergence of catalytic activity de novo remains poorly understood. Although certain enzymes are thought to have evolved from non-catalytic proteins 5–7 , the mechanisms underlying these complete evolutionary transitions have not been described. Here we show how the enzyme cyclohexadienyl dehydratase (CDT) evolved from a cationic amino acid-binding protein belonging to the solute-binding protein (SBP) superfamily. Analysis of the evolutionary trajectory between reconstructed ancestors and extant proteins showed that the emergence and optimization of catalytic activity involved several distinct processes. The emergence of CDT activity was potentiated by the incorporation of a desolvated general acid into the ancestral binding site, which provided an intrinsically reactive catalytic motif, and reshaping of the ancestral binding site, which facilitated enzyme-substrate complementarity. Catalytic activity was subsequently gained via the introduction of hydrogen-bonding networks that positioned the catalytic residue precisely and contributed to transition state stabilization. Finally, catalytic activity was enhanced by remote substitutions that refined the active site structure and reduced sampling of non-catalytic states. Our work shows that the evolutionary processes that underlie the emergence of enzymes by natural selection in the wild are mirrored by recent examples of computational design and directed evolution of enzymes in the laboratory.

Genetic variation among orthologous proteins can cause cryptic phenotypic properties that only manifest in changing environments. Such variation may also impact the evolutionary potential of proteins, but the molecular basis for this remains unclear. Here we perform comparative directed evolution in which four orthologous metallo-β- lactamases were evolved toward a new function. We found that genetic variation between these enzymes resulted in distinct evolutionary outcomes. The ortholog with the lower initial activity reached a 20-fold higher fitness plateauexclusively via increasing catalytic activity. By contrast, the ortholog with the highest initial activity evolved to a less-optimal and phenotypically distinct outcome through changes in expression, oligomerization and activity. We show that the cryptic molecular properties and conformational variation of residues in the initial genotypes cause epistasis, thereby constraining evolutionary outcomes. Our work highlights that understanding the molecular details relating genetic variation to protein functions is essential to predicting the evolution of proteins.

Characterizing the adaptive landscapes that encompass the emergence of novel enzyme functions can provide molecular insights into both enzymatic and evolutionary mechanisms. Here, we combine ancestral protein reconstruction with biochemical, structural, and mutational analyses to characterize the functional evolution of methyl-parathion hydrolase (MPH), a xenobiotic organophosphate-degrading enzyme. We identify five mutations that are necessary and sufficient for the evolution of MPH from an ancestral dihydrocoumarin hydrolase. In-depth analyses of the adaptive landscapes encompassing this evolutionary transition revealed that a complex interaction network, defined in part by higher-order epistasis, determined the adaptive pathways that were available. By also characterizing the adaptive landscapes in terms of their functional activity towards three other OP substrates, we reveal that subtle differences in substrate substituents drastically alter the enzymes epistatic network by changing its intramolecular interactions. Our work suggests that the mutations function collectively to enable substrate recognition via subtle structural repositioning.