Dergiler / Türk Biyokimya Dergisi / 2008 / Cilt: 33 - Sayı: 2

Statistical optimization of process variables for L-liysine production by corynebacterium glutamicum

Corynebacterium glutamicum tarafından üretilen L-lizin için işlem değişkenlerinin istatistiksel optimizasyonu

Sayfa
50–57
Yayın Tarihi
2022-11-05
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bulgular: Bu değişkenlerin en uygun düzeyleri 18.689 g/L lizin miktarı için aşağıdaki şekilde belirlenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Amaç: Corynebacterium glutamicum AEC-2 mutant suşu tarafından L-lizin üretiminin arttırılması amacıyla fermentasyon değişkenlerinin optimize edilmesi için yanıt yüzey yöntemi kullanılmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Gereç ve Yöntemler: Plackett-Burman tasarımı kullanılarak çalışılan sekiz bağımsız değişken arasında sadece melastaki şeker düzeyi, amonyum sülfat miktarı, inkübasyon sıcaklığı ve aşılama büyüklüğü gibi dört değişkenin L-lizin üretimini belirgin bir şekilde etkilediği görülmüştür.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgular: Bu değişkenlerin en uygun düzeyleri 18.689 g/L lizin miktarı için aşağıdaki şekilde belirlenmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Amaç: Corynebacterium glutamicum AEC-2 mutant suşu tarafından L-lizin üretiminin arttırılması amacıyla fermentasyon değişkenlerinin optimize edilmesi için yanıt yüzey yöntemi kullanılmıştır. Gereç ve Yöntemler: Plackett-Burman tasarımı kullanılarak çalışılan sekiz bağımsız değişken arasında sadece melastaki şeker düzeyi, amonyum sülfat miktarı, inkübasyon sıcaklığı ve aşılama büyüklüğü gibi dört değişkenin L-lizin üretimini belirgin bir şekilde etkilediği görülmüştür. Bu değişkenlerin en uygun düzeylerini belirlemek amacıyla 24 faktöryel merkezi karma tasarım kullanılmıştır. Deneysel verilere ikinci derece polinomik regresyon modeli uygulanmıştır. Bulgular: Bu değişkenlerin en uygun düzeyleri 18.689 g/L lizin miktarı için aşağıdaki şekilde belirlenmiştir. Şeker derişimi 95.777 g/L, amonyum sülfat derişimi 24.223 g/L, sıcaklık 30.317 °C ve aşılama büyüklüğü % 6. L-lizin üretiminde 2.6 kat artış saptanmıştır. Sonuç: Belirleme katsayısının (R2) 0.841734 olarak bulunması seçilen modelin güvenilirliğini göstermektedir.

Abstract

Objectives: Response Surface Methodology was used to optimize the fermentation variables for enhancing the L-lysine production by a mutant strain of Corynebacterium glutamicum AEC-2. Methods: Among the eight independent variables studied by using Plackett-Burman design, only four variables like, the level of sugar in molasses, ammonium sulphate, incubation temperature and inoculum size were found to be significantly affecting variable for L-lysine production. Further, 24 factorial central composite design was used to determine the optimal levels of significant variables. A second order polynomial regression model was applied on the experimental data. Results: The predicted optimal levels of these variables were as follows, sugar concentration: 95.777 g/L, ammonium sulphate concentration: 24.223 g/L, temperature 30.317 °C and inoculum size: 6 % with 18.689 g/L predicted lysine value. There was 2.6 fold increase in L-lysine production as compared with lysine value obtained at original levels of these components.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

NELOFER, R., SYED, Q., NADEEM, M. (2022). Statistical optimization of process variables for L-liysine production by corynebacterium glutamicum. Türk Biyokimya Dergisi, Cilt: 33 - Sayı: 2, 50–57. https://ajindex.com/articles/621357

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Anastassiadis S. (2007) L-lysine fermentation. Resent Patents Biotechnol. 1: 11-24
  2. Balusu R, Paduru RR, Kuravi SK, Seenayya G, Reddy G. (2005) Optimization of critical medium components using response surface methodology for ethanol production from cellulosic biomass by Clostridium thermocellum SS19. Process Biochem. 40:3025-3030
  3. Bernal C, Diaz I, Coello N. (2006) Response surface methodology for the optimization of keratinase production in culture medium containing feathers produced by Kocuria rosea. Canadian J Microbiol. 52: 445-450
  4. Kawaguti HY, Manrich E, Sato HH. Application of response surface methodology for glucosyltransferase production and conversion of sucrose into isomaltose using free Erwinia sp. Cells. Electronic J Biotech [online] 15 October 2006, Vol. 9, no
  5. Available from: http://www.ejbiotechnology.info/content/ vol9/issue3/full/3/index.html. ISSN 0717-3458
  6. Shih IL, Shen MH. (2006) Application of response surface methodology to optimize production of poly-ε-lysine by Streptomyces albulus IFO 14147. Enzyme Microbial Technol. 39: 15-21
  7. Zhang J, Gao N. (2007) Application of response surface methodology in medium optimization for pyruvic acid production of Torulopsis glabrata TP19 in batch fermentation. J Zhejiang Uni Sci. 8: 98-104
  8. Rao KJ, Kim CH, Rhee SK. (2000) Statistical optimization of medium for the production of recombinant hirudin from Saccharomyces cerrevisae using response surface methodology. Process Biochem. 35: 639-647
  9. Strobel RJ, Sullivan GR. (1999) Experimental design for improvement of fermentations. In: Demain AL, Davies JE editors. Manual of Industerial Microbiology and Biotechnology. Washington DC. ASM press p. 80-93 [9] Gokhade DV, Patil SG, Bastawde KB. (1991) Optimization of cellulose production by Aspergillus niger NCIM 1207. Appl Biochem Biotechnol. 30: 99-109
  10. Adinarayana K, Ellaiah P. (2002) Response surface optimization of the critical medium components for this production of alkaline protease by a newly isolated Bacillus sp. J Pharm Pharmaceut Sci. 5: 272-278
  11. Park YS, Kang SW, Lee JS, Hong SI, Kim SW. (2002) Xylanase production in solid state fermentation by Aspergillus niger mutant using statistical experimental designs. Appl Microbiol Biotechnol. 58: 761-766
  12. Puri S, Beg QK, Gupta R. (2002) Optimization of alkaline protease from Bacillus sp. By response surface methodology. Curr Microbiol. 44: 286-290
  13. Hujanen M, Linko S, Linko YY, Leisola M. (2001) O