Оптимизация процессов ферментации

Это предложение предназначено для исследователей и производителей препаратов для вакцин, пробиотиков, дрожжей, в других областях биотехнологии, которые работают с живыми клетками, а также для производителей различных продуктов биосинтеза.

Исследуются периодические процессы ферментации или процессы ферментации с добавлением субстратов с использованием программного обеспечения, S-образные кривые роста микроорганизмов

Входными данными являются концентрации биомассы, выраженные в любых единицах, а также концентрации продуктов и субстратов.

Если субстраты добавляются в ходе процесса, то следует их суммировать с первоначальными значениями и, таким образом, вводить в программное обеспечение получаемые суммы в поле «Продукт» (не в поле «Субстрат») и имея в виду не концентрации, а количества субстратов, которые уже потреблены к данному времени процесса.

Общее теоретическое описания моделей даны в статье, которые Вам уже была отправлена ранее: http://iopscience.iop.org/1758-5090/3/4/045006/

 

Типичная S-образная кривая роста биомассы приведена на Рисунке 1:

Синие точки – экспериментальные значения биомассы, X exp .

Синяя кривая – модель для биомассы, X.

Красная линия – расчёт по модели для концентрации неделящихся клеток нулевого возраста, X st .

Зелёная линия – расчёт по модели для концентрации делящихся клеток, X div .

a curve of biomass

Рисунок 1. Типичная S-образная кривая роста биомассы. Единицы произвольны.

Типичная кривая потребления субстратов приведена на Рисунке 2:

Рисунок 2. Типичная кривая потребления субстратов. Единицы произвольны.

Типичная кривая синтеза продуктов приведена на Рисунке 3:

Рисунок 3. Типичная кривая синтеза продуктов. Единицы произвольны.

Пунктирная линия на Рисунке 3 означает прогноз для синтеза продукта, если негативные процессы разрушения продукта клетками в силу нехватки для их роста какого-либо 3 компонента питания, содержащегося в данном продукте, но находящегося в дефиците в питательной среде, были предотвращены.

Для оптимизации выхода живых клеток при получении вакцин, пробиотиков, дрожжей наиболее важным параметром является процентное содержание неделящихся клеток, R=X st /X. Например, если не брать в расчёт этот показатель, то работники часто оканчивают процесс раньше того времени, когда все клетки разделились и R optimal =1.

Одно из основных положений нашего опыта можно сформулировать так: любой биосинтез включает в себя фактически два процесса - «положительный» и «отрицательный». Мы предполагаем, что метаболиты синтезируются только пролиферирующими (делящимися) клетками. Непролиферирующие (стабильные, неделящиеся) клетки, как правило, могут уничтожать эти продукты для своих питательных потребностей, если питательная среда не сбалансирована. Поэтому знаки констант синтеза, k div , и деградации, k st , метаболитов противоположны.

То же самое должно быть указано для любых субстратов, используемых для роста клеток. Предлагаемые модели помогают дать «разделение» этих двух процессов и дать рекомендации по повышению экономической эффективности.

Наша математическая модель может помочь исследовать физиологическое сходство культур в разных объемах, используя критерий R для процедур масштабирования. Это сходство равно (или близко) к соотношению между неделящимися и делящимися клетками в двух (трех и т. д.) различных объемах, которые будут сравниваться между собой: например, 10 литров 1 кубический метр.

Наше программное обеспечение поможет вам решить следующие задачи:

  1. Моделирование данных процесса ферментации;
  2. Прогнозирование оптимальных процессов;
  3. Обнаружение предельных субстратов в соответствии с «а» а затем выполнить все вычисления для достижения прогнозов «b».

Программное обеспечение подходит для расчетов всех S-образных кривых роста биомассы и для всех периодических процессов.

Пожалуйста, обратите внимание:

  1. Данные для биомассы должны быть S-образными кривыми (!)
  2. Программное обеспечение требует минимального количества точек для кривой роста биомассы ,X = f (t), не менее 8. (~ 4 точки для Экспоненциальной фазы кривой роста и ~ 4 точки для медленной фазы).
  3. Стационарная фаза роста имеет небольшое значение для нашего программного обеспечения.

Если у вас есть сомнения относительно ваших данных пожалуйста проверьте их через диаграмму в программе Excel.