响应面方法的虾青素Bioproduction农工业的废物和生长动力学Xanthophyllomyces dendrorhous在固态发酵

文摘

在这项研究中,固态发酵三个不同的农业的和工业的废弃物进行生物合成虾青素色素使用Xanthophyllomyces dendrorhous(写明ATCC 24202)。发酵条件被响应面建模和优化方法。109.23μg AX / gdw, 100.25μg AX / gdw,和66.03μg AX / gdw最大的虾青素数量从小麦、扁豆和大米废物。含水率在90%的水平显示为所有发酵系统最有效的参数。细胞葡萄糖消耗和产品形成的生长动力学实现优化的浪费,小麦,在最优条件下,实验数据建模。各动力学参数计算的产量系数代表生产力。建模、优化和动力学研究固态发酵以及废弃物的抗氧化能力满足上述要求。

关键字

农工的废物、虾青素、动能、优化

介绍

虾青素色素的焦点bioproduction生物和商业的重要性已毋庸置疑是研究和发展的过程。固态发酵(SSF),这是一个常见的首选方法在研究由于其能够提供自然特征有针对性的产品,不过已经发现问题使用农业生产虾青素工业废物。很大程度上这是由于这样的事实:发酵已经严重影响生产(1]。

土耳其在国际上占有的位置在农业社区,大量的生产和流程农作物以及生产谷物和豆类废物需要利用增值产品。谷物和豆类的废物和工业处理获得以下收获后操作。稻草、壳、麸皮、粗燕麦粉和餐成为农业废物(或谷类作物残留物)。利用他们提供的效率和生产率在发酵系统中拥有重要系统的成本和产品产量2,3]。

大规模生产的过程使微生物色素必须阐述清楚。有至关重要的元素在大规模生产中使用的微生物色素加工食品由于其巨大的经济潜力,即;1)实验设计,2)介质组成,3)优化发酵培养基和条件,统计(4)评价研究4- - - - - -6]。然而,研究缺乏关于虾青素的生产从谷物和豆类废物通过社保基金的框架技术在响应面方法(RSM)。此外,不存在之前的研究评估固态发酵动力学、一个实体,很难确定是由于中等稳固,同质性和分离问题。

本研究调查的生产虾青素色素利用小麦、小扁豆和大米的废物酵母。主要目的是优化发酵参数和确定动力学参数。

材料和方法

酵母文化和样品制备

Xanthophyllomyces dendrorhous(写明ATCC 24202,冻干形式)从美国购买类型文化集合(马纳萨斯、美国)。这是维护在YM(酵母和麦芽提取物)肉汤和YM琼脂在20°C。成分是:3 g / L酵母提取物(默克公司、德国),3 g / L麦精(默克公司、德国),5 g / L胨(默克公司、德国),10 g / L葡萄糖(Sigma-Aldrich、德国)和20 g / L琼脂(默克公司、德国)。小麦的废物、扁豆和大米,加齐安泰普提供的,土耳其,都已筛尺寸0.85毫米为了获得统一的物质对发酵系统。

近似分析

酸度由米(NEL pH890,土耳其);含水率的干燥箱(RT 500厕所贺利氏Hanau,德国);灰的燃烧炉(MF 120 Nuve、土耳其);蛋白质消化单位(DK6 Velp Scientifica、欧洲)蒸馏单位(Kjeltec 2200自由/开源软件,瑞典);和脂肪通过索氏仪器(SER 148 Velp Scientifica,欧洲)分析为原料和发酵的内容进行复制(7]。phenol-sulfuric酸(8)方法应用于确定糖含量spectrophotometrically利用双光束UV / VIS分光光度计(λ25 UV / VIS分光光度计,美国)原料和发酵的内容重复。

发酵系统和色素分析

250毫升是厄伦美厄烧瓶用于发酵的浪费。100克瓶内容被高压蒸汽消毒(HMC高压- 85 l,德国)在121°C 15分钟,然后接种2%新鲜的文化。孵化是在设计温度为12天,发酵周期是由以前的研究。

5 g发酵内容和20毫升纯甲醇(Sigma-Aldrich、德国)混合物为2小时。离心后(6000 rpm, 10分钟),分析了上层清液spectrophotometrically与纯甲醇474海里空白[9]。虾青素量计算的标准曲线和结果解释为一式三份的平均值测量。

建模和优化

7.1.5 bdd(设计专家版,明尼阿波利斯,美国)生成使用三个独立变量:水分含量(m)、温度(T)和pH值三个层次基于酵母的最佳生长条件(80% m,20°C T, pH值4.5)。17分5点(中心表1)进行。发酵系统进行评估的数据回归和方差分析分析范围内设计专家的RSM计划。

y =β_o+β_{1 x1}+β_{2 x2}+β_{3 x3}+β_{12 x1x2}+β_{13 x1x3}+β_{23 x2x3}+β_{11 x11}+β_22日将+β_{33 x33}Eq。(1)

表1:bdd设计矩阵和响应结果三个废物;aAX:虾青素,gdw:克干浪费。

二次模型(Eq。1)建议RSM提出高于y是响应或因变量;βo模型常数;β₁,β₂,β₃线性系数;β12、β13β23叉积系数(当前变量)之间的相互作用;β₁₁,β₂₂,β₃₃二次系数(10];x和温度₁含水率x₂,pH值x₃是独立的变量。

抗氧化能力测定

1-diphenyl-2-picrylhydrazyl DPPH(1)自由基清除活性进行了测定抗氧化活性(AC)原料和发酵的内容(11]。5克样品填满50毫升的纯甲醇(Sigma-Aldrich、德国)动摇(英诺华40 r新布伦瑞克科学、美国)在250 rpm和30°C 2 h诅咒。过滤和离心液提取混合60μM DPPH自由基(Sigma-Aldrich、德国)甲醇。实现的反应是在黑暗和房间温度以及控制样本(水)。测量进行了517海里,AC值的计算是通过以下方程(公式2):

AC % = ((ABS control-ABS提取))/ (ABS的控制)×100 Eq。(2)

动力学研究

产品形成(虾青素生产)、酵母生长(手机号)和糖(葡萄糖)消费参数进行优化的发酵过程中浪费。的参数建模SigmaPlot 11.0版(英国伦敦)计划,它定义了逻辑斯蒂方程(12)对酵母生长和产品形成(Eq。3),通过使用一个logistic-3葡萄糖消耗参数方程(方程4)。

y = / (1 + ((a / b)−1)×exp (−m×x)) Eq。(3)

a和b, y是响应,显示细胞数量或虾青素量,m是斜坡,x是时间。

y = / (1 + (g / m) b) Eq。(4)

y是响应,g是葡萄糖,a和b是系数。

定量的描述bio-conversions产量系数测定−Yp为产品/衬底/ s, Yx细胞数量/ s /衬底和Yp为产品/手机号/ x。这些引用的区别初始和最终的动力学参数值数学。

结果与讨论

建模和优化

利用农业废弃物生产的虾青素量测量为每个发酵系统(表1)。所有废物优化的发酵条件进行了总结表2。小麦废料的数据曾被用来比较其他废弃物。小麦废物被确定为优化废物通过获得最大的虾青素量,109.23μg AX / gdw下列条件:含水率90%,20°C的温度和5.5博士虽然条件相同的小麦浪费扁豆浪费,更大的虾青素量是获得小麦废弃物发酵。这可能是相关的原因营养内容。当的值蛋白质、水、脂肪和灰分,其余的可以被认为是总碳水化合物。总碳水化合物数量的小麦浪费,66.59克/ 100克计算最大值。因此,它可以表示,碳水化合物量越大越大虾青素产量。总碳水化合物数量的米饭浪费(51.71克/ 100克),以上的扁豆浪费(49.35克/ 100克)。然而,虾青素产量不到三分之一,利用水稻浪费。这可能是由于较高的蛋白质含量(36.96 g / 100 g > 13.42克/ 100克)的扁豆浪费(图1)。

表2:响应面分析结果。

80%以上R2值是一个重要的表达微生物过程的响应数据的可变性。尽管确定系数最高的价值属于扁豆浪费(0.8696),二次模型只安装好(0.1701 > 0.1)小麦发酵系统概率(p < 0.1)。

在先前的研究中,写明ATCC 24202年最大的虾青素量达到6.0 19.7°C和使用合成培养基pH值范围的实验设计生成的拉米雷斯et al。13]。完美的祝福和Vadlani14)研究了麦麸,全脂米糠脂肪含量(21%)和脱脂米糠(脂肪含量2%)生产虾青素的写明ATCC 24202。11年底发酵几天,他们设法产生66.75μg AX / g衬底从麦麸,80.42μg AX / g衬底从全脂米糠,和16.94μg AX / g从脱脂米糠衬底。除了全脂米糠,另AX数额低于在这项研究中使用的浪费。的大米浪费使用脂肪含量16.31%和66.03μg AX / gdw生产。据悉,AX数量增加时,脂肪含量增加大米浪费。

一个二阶多项式方程系数和3 d绘图(图1)下面展示的交互影响最大的变量的系统。一般来说,发酵系统,高含水率和较高的AX收益率造成的轻微的温度值。低温度和pH值的相互作用对小麦和小扁豆发酵系统增加了产量,而大米没有效果。此外,与高含水率导致产量的增加,尽管其他参数是否有高或低价值。它一直强调,含水率是最和社保基金系统的关键参数12,15]。

小麦发酵:

y = 0.081 - -0.002617 x₁+ 0.025倍₂-0.001497倍₃+ 0.0006725 x1x₂+ 0.009256 x1x₃+ 0.00508 x2x₃-0.012倍₁₁- 0.022 x₂₂+ 0.004801倍₃₃

动力学研究

三个动力学参数优化浪费在12天之后。方程3用于模型数据的细胞数量和虾青素而方程4是利用模型数据量的葡萄糖量。动力学参数的结果和评估模型的回归和统计分析提出了表3和4。细胞数量和获得的回归值特别高葡萄糖量模型。正常测试,通常用来确定数据是否well-modeled,应用在这项研究中。所有的参数通过了测试,这意味着样本分布正常,估计实验和数据之间的相关性是正常的。情节中图2显示每个参数实验和估计数据。只要消耗葡萄糖,酵母生长和虾青素生产。形状的依据证明这一现象。产量系数在批处理系统中可以参考的生产力。Yp / s = 0.1057(μg AX葡萄糖/ g), y / s = 0.25×10⁸(细胞的数量/ g葡萄糖),Yp / x = 3.68×10⁹(μg AX /细胞的数量)。

表3:动力学参数和回归分析的结果。

表4:回归工具,统计检验,方程系数。

生产虾青素的抗氧化能力

虾青素色素的抗氧化能力的重要性是显而易见的。本研究调查了AC值发酵前后为了确定虾青素在废物的社保基金系统的存在。AC值最高(96.71%)与虾青素量的测定发酵小麦浪费。扁豆的抗氧化能力浪费(82.03%)和大米浪费(77.25%)也决定,这一结果与虾青素量。

结论

等关键因素的水平和影响参数,类型的浪费,发酵周期的数值分析和意义生产虾青素的社保基金是由建模和优化的发酵条件三个浪费在一个实验设计。这项研究可能函数为基础的性能相关研究和发展。优化结果推导出从RSM是最有效的独立变量是水分。高水分含量可能危及质量和热量的均匀分布,因此,简单的可访问性酵母的营养。因此,支持增长和色素。有机和无机废弃物的内容改变的决心营养产品价值的抗氧化能力也包括在这项研究中。动力学参数的建模和决心生产力的过程就下定决心一样困难。因此,需要进一步研究,以便更好地理解和,因此,提高社保基金体系。

确认

本研究加齐安泰普大学的科学研究基金会的支持下,土耳其(项目没有:BAP M.F.12.08)。

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