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酶的EC number(Enzyme Commission number)是国际生物化学与分子生物学学会(IUBMB)酶学委员会制定的酶分类与命名体系的核心标识符,自1961年首次发布以来,已成为酶学研究、数据库管理和生物技术应用的全球标准。这套四位数字的层级编码系统不仅解决了早期酶命名混乱的问题,还通过系统化分类揭示了酶催化功能的内在逻辑,为酶学研究提供了统一的框架。

一、EC number的基本结构与层级含义

EC number作为酶学研究的标准化分类体系,通过四位数字的层级结构清晰地表征了酶的催化功能。第一位数字定义酶催化的大类反应(如氧化还原、转移、水解等),第二位数字进一步细化反应类型,第三位数字限定底物或反应的具体特征,第四位数字为具体酶的顺序编号。这种分类体系不仅解决了酶命名混乱的问题,还为酶学研究、数据库管理和生物技术应用提供了统一框架。随着生物技术的发展,EC number的应用已从基础分类扩展到酶功能预测、代谢通路分析、药物开发和工业生物技术等多个领域。特别是2018年新增的EC7(转位酶)类,进一步完善了酶的分类体系,将跨膜转运酶纳入系统分类,为膜转运蛋白研究提供了更精确的工具。

EC number基于注册号中的四位数字,通过层级结构对酶进行系统分类,四位数字分别代表不同的分类层级,如下所示:

数字位置 层级名称 分类标准 示例解释
第一位 大类 催化的反应类型 EC3表示水解酶,催化水解反应
第二位 亚类 反应中的具体基团或化学键类型 EC3.4表示作用于肽键的水解酶
第三位 亚亚类 底物或反应对象的特定特征 EC3.4.11表示从多肽链N-末端水解的酶
第四位 具体酶类型 底物特异性或历史编号顺序 EC3.4.11.4表示从三肽链N-末端水解的酶

Enzymes are biological catalysts that speed up chemical reactions in living organisms. Scientists needed a way to organize the growing list of enzymes, leading to the creation of the Enzyme Commission (EC) number system. This system works like the Dewey Decimal System or the Library of Congress classification, but for enzymes. Each enzyme is assigned a unique four-part EC number based on the type of reaction it catalyzes.
https://bio.libretexts.org/Courses/Roosevelt_University/BCHM_355_455_Biochemistry_(Roosevelt_University)/06:_Enzyme_Thermodynamics/6.02:_Enzyme_Commission_Number

EC number的层级结构具有明确的生物化学意义,它不考虑酶的来源(如细菌、植物或动物)、结构或进化关系,而仅基于酶催化反应的类型进行分类。这意味着不同生物体内的同功能酶即使结构不同,也拥有相同的EC number,而同一生物体内的不同酶若催化相同反应,也共享同一EC number。

二、七大类酶的分类标准与实例解析

EC number的第一位数字将酶分为七大类,每类对应特定类型的催化反应,下面是一个总览表格:

大分类编号 类型 反应机制
1 氧化还原酶 催化氧化还原反应
2 转移酶 催化基团转移反应
3 水解酶 催化水解反应
4 裂合酶 催化非水解的键断裂或形成
5 异构酶 催化分子内结构转化
6 连接酶 依赖ATP形成化学键
7 跨膜转运酶 2018年新增的第七大类

1. 氧化还原酶类(EC1)

分类标准:催化底物的氧化还原反应,涉及电子、氢原子或氧原子的转移。
亚类细分规则:

  • 第二位数字表示转移的基团类型:1.1(电子转移)、1.2(氢转移至受体)、1.3(脱氢)、1.4(氧转移至供体)、1.5(氧化)、1.6(脱卤素反应)
  • 第三位数字表示底物或反应的具体特征

实例:

  • EC1.1.1.1:酒精脱氢酶,催化乙醇与NAD⁺反应生成乙醛和NADH,转移电子
  • EC1.6.5.3:NADH脱氢酶,电子从NADH转移到辅酶Q,是线粒体呼吸链复合物I的核心组分
  • EC1.1.3.4:葡萄糖氧化酶,催化葡萄糖与氧反应生成葡萄糖酸和H₂O₂,用于血糖监测设备

2. 转移酶类(EC2)

分类标准:催化官能团从一个分子(供体)转移到另一个分子(受体)的反应。
亚类细分规则:

  • 第二位数字表示转移的官能团类型:2.1(甲基)、2.2(酰基)、2.3(氨基)、2.4(羧基)、2.5(磷酸基)、2.6(硫基)、2.7(焦磷酸基)等
  • 第三位数字表示受体分子类型

实例:

  • EC2.7.1.1:ATP:葡萄糖磷酸转移酶,催化ATP的磷酸基转移至葡萄糖,形成葡萄糖-6-磷酸和ADP,是糖酵解的关键酶
  • EC2.7.11.1:ATP:谷氨酸磷酸转移酶,催化ATP的磷酸基转移至谷氨酸,形成GTP和磷酸甘氨酸,参与能量代谢
  • EC2.4.2.2:谷氨酰胺合成酶,催化谷氨酸的酰胺基转移至氨,形成谷氨酰胺和谷氨酸-3-半胺酸,是氮代谢的关键酶

3. 水解酶类(EC3)

分类标准:催化水解反应,通过水分子使底物断裂生成两个产物。
亚类细分规则:

  • 第二位数字表示水解的化学键类型:3.1(酯键)、3.2(糖苷键)、3.3(醚键)、3.4(肽键)、3.5(C-N键,非肽键)、3.6(酸酐键)、3.7(C-C键)等
  • 第三位数字表示底物的具体结构特征

实例:

  • EC3.2.1.1:α-淀粉酶,催化淀粉中α-1,4-糖苷键的水解,生成葡萄糖和麦芽糖,用于食品工业
  • EC3.4.11.4:三肽胺基蛋白酶,催化三肽链N-末端的水解,生成氨基酸和二肽,参与蛋白质消化
  • EC3.1.1.388:脂肪酶,催化甘油三酯中酯键的水解,生成甘油和脂肪酸,用于洗涤剂生产

4. 裂合酶类(EC4)

分类标准:催化非水解途径的反应,移去底物中的某些基团形成双键或环,或催化逆反应。
亚类细分规则:

  • 第二位数字表示断裂的化学键类型:4.1(C-C键)、4.2(C-O键)、4.3(C-N键)、4.4(C-S键)、4.5(碳卤键)、4.6(P-O键)等
  • 第三位数字表示底物的具体结构特征

实例:

  • EC4.1.1.1:苹果酸脱羧酶,催化苹果酸的羧基脱羧,生成丙酮酸和CO₂,参与TCA循环
  • EC4.2.1.32:磷酸烯醇式丙酮酸羧激酶,催化磷酸烯醇式丙酮酸的磷酸基转移,生成草酰乙酸,参与糖异生
  • EC4.3.1.5:谷氨酸脱羧酶,催化谷氨酸的羧基脱羧,生成γ-氨基丁酸和CO₂,是神经系统中的重要酶

5. 异构酶类(EC5)

分类标准:催化分子内排列的重整,即异构化反应,不涉及底物与环境间的物质交换。
亚类细分规则:

  • 第二位数字表示异构化类型:5.1(消旋/差向异构)、5.2(顺反异构)、5.3(分子内氧化还原)、5.4(分子内基团转移)、5.5(分子内脱羧/加成)等
  • 第三位数字表示底物的具体结构特征

实例:

  • EC5.3.1.9:磷酸葡萄糖异构酶,催化葡萄糖-6-磷酸与果糖-6-磷酸间的异构化,转移酮基与醛基位置,参与糖酵解
  • EC5.4.2.1:磷酸甘油酸变位酶,催化3-磷酸甘油酸与2-磷酸甘油酸间的异构化,转移磷酸基团位置,参与糖酵解和血红蛋白氧合作用
  • EC5.1.1.1:苹果酸消旋酶,催化苹果酸的立体异构化,生成内消旋苹果酸,参与苹果酸-天冬氨酸穿梭

6. 连接酶类(EC6)

分类标准:催化两个分子连接成一个分子,同时分解ATP等高能化合物提供能量。
亚类细分规则:

  • 第二位数字表示形成的化学键类型:6.1(C-O键)、6.2(C-S键)、6.3(C-N键)、6.4(C-C键)、6.5(磷酸二酯键)等
  • 第三位数字表示连接的具体机制或底物特征

实例:

  • EC6.5.1.1:DNA连接酶,催化DNA链间磷酸二酯键的形成,连接DNA片段,用于分子克隆
  • EC6.5.1.3:RNA连接酶,催化RNA链间磷酸二酯键的形成,用于RNA测序和基因编辑
  • EC6.3.4.1:谷氨酰胺合成酶,催化谷氨酸与氨连接,形成谷氨酰胺,是氮代谢的关键酶

7. 转位酶类(EC7)

分类标准:催化离子或分子从膜的一侧(side 1)转移到另一侧(side 2)的反应,2018年新增。
亚类细分规则:

  • 第二位数字表示底物类型:7.1(氢离子)、7.2(无机阳离子及其螯合物)、7.3(无机阴离子)、7.4(氨基酸和肽)、7.5(糖及其衍生物)、7.6(其他化合物)
  • 第三位数字表示转运的驱动力来源:7.x.1(氧化还原偶联)、7.x.2(ATP水解偶联)、7.x.3(焦磷酸水解偶联)、7.x.4(脱羧偶联)

实例:

  • EC7.7.1.1:ATP合酶,催化ADP与磷酸连接成ATP,同时驱动质子跨膜转运,是线粒体氧化磷酸化的关键酶
  • EC7.3.1.3:Na⁺/K⁺-ATP酶,催化Na⁺和K⁺的跨膜转运,同时水解ATP提供能量,维持细胞膜电化学梯度
  • EC7.5.1.1:葡萄糖转运蛋白,催化葡萄糖的跨膜转运,参与细胞能量供应
谢桂纲
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  2. […] 最近的工作中我需要按照之前的这篇博客文章《基因组功能注释(EC Number)的向量化嵌入》中所描述的流程,将好几十万个微生物基因组的功能蛋白进行酶编号的比对注释,然后基于注释结果进行向量化嵌入然后进行数据可视化。通过R#脚本对这些微生物基因组的蛋白fasta序列的提取操作,最终得到了一个大约是58GB的蛋白序列。然后将这个比较大型的蛋白序列比对到自己所收集到的ec number注释的蛋白序列参考数据库之上。 […]