Сырье в биотехнологии

1. Лекция №2

СЫРЬЕ В БИОТЕХНОЛОГИИ

2. Вопросы:

1. Сырье для биосинтеза и оценка его
биологической ценности;
2. Возобновляемое растительное сырье. Его
характеристика и примеры возобновляемых
биотехнологических производств;
3. Оптимизация питательных сред с
биотехнологии. Методы оптимизации
питательных сред;
4. Культивирование клеток и тканей растений,
животных и человека.

3. Классификация питательных сред

Питательные среды
Физическое
состояние
Сыпучие
Жидкие
Твердые
Газообразные
Состав
Естественные
Синтетические

4. Углеводные источники углеродного питания

Глюкоза
Сахароза
Крахмал
Гидрол (отход крахмально-паточного производства)
Меласса (отход производства сахара)
Кукурузная мука
Пшеничные отруби (отход мукомольного производства)
Молочная сыворотка
Свекольный жом (отход сахарного производства)
Гидролизаты древесины
Сульфитные щелока (отход целлюлозно-бумажного производства)
Гидролизаты торфа
Отходы спиртового производства
Картофельный сок

5. Неуглеводные источники углеродного питания

Жидкие углеводороды
Углеводородные газы
Спирты
Уксусная кислота
Жиры и масла

6. Экзотические источники углеродного питания

Хитин
Лигнин
Агар
Каменный уголь
Сланец

7. Источники азотного питания

Кукурузный экстракт
Соевая мука
Мука семян хлопка
Льняная мука
Арахисовая мука
Рыбная мука
Кровяная мука
Мясокостная мука
Сухое обезжиренное молоко
Продукты переработки животного сырья
Дрожжевые автолизаты, гидролиза, ферментолизаты
Мясной и рыбный пептоны

8. Макро- и микроэлементы

Карбонат кальция
Сульфат калия
Хлорид калия
Сульфат магния
Сульфат марганца
Сульфат железа
Железный купорос
Сульфат цинка
Цинковый купорос
Сульфат меди
Медный купорос
Сульфат кобальта

9. Возобновляемое сырье

Возобновляемым
называется сырье,
полный цикл
получения которого
можно осуществить за
краткий (в шкале
человеческой жизни)
промежуток времени,
не превышающий
нескольких лет.

10. Biomass-to-liquid

11. Комплексная переработка зернового сырья

12. Оптимизация питательной среды методом крутого восхождения

• Выбор параметра оптимизации;
• Выбор исходных компонентов среды
(факторов эксперимента);
• Составление матрицы планирования
эксперимента;
• Линейное приближение и коэффициенты
регрессии;
• Оценка значимости коэффициентов регрессии;
• Этап движения по градиенту;
• Определение оптимума системы.

13. Выбор параметра оптимизации

Концентрация целевого продукта;
Производительность по целевому продукту;
Выход целевого продукта по субстрату;
Минимизация стоимости среды для
получения единицы целевого продукта.

14. Выбор исходных компонентов среды (факторов эксперимента)

значение фактора
A
B
C
D
E
Фактор
Наименование компонента
среды
Усл. обоз.
Δxi
уровень -1
уровень 0
уровень +1
Xa-Δxa
Xa
Xa+Δxa
Δxa
Xb-Δxb
Xb
Xb+Δxb
Δxb
Xc-Δxc
Xc
Xc+Δxc
Δxc
Xd-Δxd
Xd
Xd+Δxd
Δxd
Xe-Δxe
Xe
Xe+Δxe
Δxe

15. Составление матрицы планирования эксперимента

N ПФЭ 2
n
N полуреплика 2
N четверть
n 2
N полуреплика
2

16.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
1
2
3
4
5
6
7
8
A
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
1
2
3
4
5 A
6 7 +
8 9 +
1011+
1213+
14
15
16
B
+
+A
++
++
+
+
+-+
+
++
--+
+
+
--+
++
+
+
+
-
B
+
+
B- +
- ++
+++
+- +
- +
+
C
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
C
+
+
+
+
+
+
+
+
C
+
+
+
+
D
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
D
+
+
+
+
+
+
+
+
E
-E
--D- -- -+ -+ -+
- ++
- ++
+
+ ++
+ ++
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
ПФЭ
I
a
b
ab
Полуреплика
c
I ac
ab bc
ac abc
bc d
ad
ad Ebd
bd-abd
cd -cd
-acd
abcd
bcd
ae -abcd
be +e
ce +ae
be
abce
+abe
de +ce
abde
ace
acdebce
abce
bcde
de
ade
bde
abde
cde
acde
Четверть
реплики
I
ac
bd
abcd
be
abce
de
acde

17. Линейное приближение и коэффициенты регрессии

N
1
bi X ij y j
N j 1
y C0 CA A CB B CC C CD D CE E

18. Оценка значимости коэффициентов регрессии

1 m
y0 y j
m j 1
2
y0
2
1 m
y j y0
1 m j 1
b y2
0
bi
4,3 b при m = 3
bi
3, 2 b при m = 4
bi
2,8 b при m = 5

19. Этап движения по градиенту

iкв
bбаз xбаз
jкв bi xi

20.

A
B
Факторы
C
D
A
B
C
E
E
Примечания
Нулевой уровень x0
Интервал варьирования
Δxi
Коэффициент регрессии
линейного приближения
Произведение bi*Δxi
Шаг крутого восхождения
(неокругленный) λi*
Шаг крутого восхождения
(округленный) λi
Порядковые номера
опытов (шагов крутого
восхождения)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
D
Параметр оптимизации

21. Определение оптимума системы

Наилучшее значение параметра оптимизации
нередко и является решением задачи. Однако
чаще этапы линейного приближения и
движения по градиенту необходимо повторять
по несколько раз. После первого движения по
градиенту в точке наилучшего значения
параметра оптимизации вновь ставят линейное
приближение, то есть принимают за «фон»
нового эксперимента. По результатам этого
эксперимента вновь выполняют крутое
восхождение.

22. Роллерное культивирование

23. Среды для культивирования клеток человека и животных

Среда 199
Среда Игла
BME
Среда МакКоя
RPM1
Среда Финкера

24. Глубинное выращивание в монослое

Ткань коркового слоя свежей почки
Среда 199
0,5% трипсин, 20 минут
Разделенный клетки почки
Роллерный метод, 5 суток, 36 – 37
град. Цельсия
Плазма телячьей крови
Пленка клеток
Удаление жидкой фракции,
суспензирование, р-р NaCl
Среда 199, вирус полиомиелита
Культура вируса полиомиелита
Центрифугирование, удаление
погибших клеток
Вакцинирование

25. Глубинное выращивание в инкапсулированном состоянии

26. Спасибо за внимание, братишки