Поиск и оптимизация условий культивирования, влияющих на синтез микроорганизмами экономически значимого продукта
Реферат - Биология
Другие рефераты по предмету Биология
?но - операторными участками. В сериях однофакторных экспериментов получить такую информацию было бы крайне затруднительно. А генетикам необходимо располагать данными физиологов, чтобы строить модели регуляции экспрессии того или иного признака конкретным продуцентом.
Таблица 12
Корреляционная
№ранга№эКОЕОбъем среды, млПоказатель жизнеспособности0,20,30,40,50,60,70,81152 .5100Pst2114 .71003163 .01004104.7255131 .425РН6662.025РН6792 .925РН6813 .625РН6922 425РН610143 .625РН61172 .9100PstPst1283 .8100Pst13123 .8100Pst1434 .3100Pst1544.3100Pst1654.225
В таб. 12 рН6 обозначает антиген рН6, Pst - антиген пестицин.
Работу проводили с вакцинным штаммом Y.pestis EV линии НИИЭГ. Влияние параметров культивирования и состава питательных сред на синтез антигенов изучали, используя план ПФЭ 24/1/. Корреляционная таблица 11 составлена перестановкой строк исходного плана по группировке антигенов рН6 и Pst. Жизнеспособность определяли как отношение КОЕ к оптической плотности бактериальной суспензии, измеренной на красном фильтре ФЭК в кювете 1 см оптического пути.
Из представленных данных видно, что синтез рН6 антигена коррелирует с повышенной аэрацией в объеме среды 25 мл на колбу 700 мл и пониженной жизнеспособностью популяции. Имеется одно выскакивающее значение в опыте №13, которое можно объяснить промахом при постановке эксперимента в виде пропущенной или лишней добавки.
Параметры, стимулирующие синтез антигена Pst, находятся в области рН 7,0, объеме среды 100 мл, и повышенном показателе жизнеспособности. Уровни показателей жизнеспособности клеток, продуцирующих названные антигены, достоверно отличаются друг от друга. Одновременный синтез антигенов рН6 и Pst наблюдали только в одном эксперименте, что, возможно, обусловлено неким промахом при простановке серии опытов, что естественно в практической работе. Синтез мышиного токсина и антигена F1 от условий культивирования не зависел.
Полученные данные подтверждают, что возможно управление процессом культивирования с целью получения культуры, обогащенной определенным антигеном. Это упрощает дальнейшую биохимическую очистку для получения чистых препаратов антигенов, используемых для получения специфических антисывороток и при иммунохимических реакциях с изучаемой культурой.
Ранжировка результатов ПФЭ по уровням концентраций клеток и применения вышеуказанных распределений (данные не приведены) показало, что основными факторами, влияющими на общее количество клеток, являются концентрация галактозы, совместное действие рН и аминного азота и совместное действие галактозы и аминного азота. Согласно этому были проведены количественные расчеты, которые подтвердили, что именно эти параметры влияют на рост культуры. При этом зависимость нелинейная и определяется, прежде всего, взаимодействием факторов.
Приведенные экспериментальные данные демонстрируют, что только использование многофакторного эксперимента позволило решить задачи поиска регуляторных факторов для указанных выше культур. В серии однофакторных экспериментов этого бы сделать либо вовсе не удалось, либо удалось бы с большими трудозатратами и непредсказуемым везением.
Использование плана многофакторного поиска, близкого к оптимальному, позволило быстро найти минимальную группу регуляторных факторов среди достаточно большого множества подозреваемых и в первой же серии оценить тенденцию влияния найденных факторов и их концентраций (интенсивностей) на ВП, что позволило осознанно поставить следующие эксперименты при относительно небольших трудозатратах.
Пример многофакторного поиска компонентов питательной среды для культивирования Trichoderma аureoviride, любезно предоставленный К.М. Минеральные соли, характерные для этого микроба, взяты как константы.
Таблица 13
План поиска добавок для культивировании Т.А.
№ э\ф.1234567891011ВП, Выход биомассы, относительных ед.112345678СГМ1.4212345678С1.3312345678К1.34367К1.3513467М1.16358М173567Г1812478С1.2913561.11024678К1.1
Аминокислоты: 1-глицин 2- метионин 3- валин 4- тирозин 5- пролин 6- лейцин 7- лизин 8-аспарагинУглеводы: С - сахароза Г - глюкоза К - крахмал М - мальтоза
План таб. 14 на первый взгляд построен без каких либо критериев оптимальности, тем не мене дает обильную информацию к размышлению при проверки 12 добавок на 10 опытах. Но при более детальном анализе видно, что выдержано основное условие многофакторного поиска - выбрана группа из 12 подозреваемых соединений разных классов - аминокислоты и углеводы, за тем проводили испытания, делая групповые выборки. Максимальная выборка - 11 факторов, остальные в интервале от 4 до 6 факторов в опыте. Это близко к оптимальному разбиению выбранного множества 1:2. Устойчивость серии экспериментов, состоящей из отдельных опытов с различными выборками подозреваемых факторов, не требует выдерживать жесткую оптимальность, которая на первом этапе не обязательна и весьма расплывчата.
Даже без ранжировки видно, что сильно действующими факторами являются добавки сахарозы и метионина, остальные аминокислоты практически взаимозаменяемы, но нужны, прочие углеводы малозначимы по влиянию на выход биомассы. Т.е. даже практически первый построенный план многофакторного поиска более информативен, чем серия однофакторных экспериментов. Попробуйте самостоятельно оценить минимальное количество опытов по методу Зайделя-Гаусса для проверки значимости 12 выбранных экспериментов (задача отсеивания и нахождения сильно действующих факторов, сокращения количества изучаемых факторов).
Приведенный пример достаточно убедительно демонстрирует, ч?/p>