Проведение оптимизации питательной среды для штамма Streptomyces hygroscopicus методом математического планирования эксперимента. Совмещение планирования полного факторного эксперимента с методами крутого восхождения и движения по градиенту концентрации.
Аннотация к работе
Streptomyces) образуют тысячи соединений (антибиотики, иммуносуппрессанты, противоопухолевые вещества и др.), обладающих большим потенциалом использования в различных отраслях жизнедеятельности человека. Одним из наиболее важных веществ, синтезируемых стрептомицетами, является рапамицин - ингибитор MTOR (от англ. mammalian target of rapamycin), и после циклоспорина, наиболее широко используемый иммуносуппресант микробиологического происхождения [3, C.102-108]. Оптимизация питательной среды является главным фактором в повышении выхода продукта, поскольку образование антибиотических веществ регулируется в основном условиями культивирования микроорганизмов [6, C. Традиционно состав питательной среды, оптимальной для выращивания продуцентов, определялся методом длительного эмпирического подбора, в ходе которого устанавливается качественный и количественный состав среды [7, C. В настоящее время при оптимизации питательных сред для микроорганизмов все шире используют математический метод планирования экспериментов, что позволяет обоснованно подходить к конструированию питательных сред, делать их более экономичными [10, C.Осуществлен полный факторный эксперимент (ПФЭ 23) с использованием метода крутого восхождения, позволяющий реализовать все возможные комбинации основных уровней независимых переменных факторов, установить оптимальные концентрации компонентов питательной среды с учетом их совместного влияния на выход рапамицина, найти и обосновать оптимальный состав среды. 122-124] был проведен ряд отсеивающих экспериментов, основанный на использовании однофакторного метода, по подбору регуляторных компонентов питательной среды, оказывающих максимальное влияние на синтез рапамицина. Содержание остальных компонентов в питательной среде оставалось неизменным на определенном ранее уровне. Коэффициенты уравнения регрессии, а также коэффициенты двойного и тройного взаимодействия факторов определялись по методу наименьших квадратов в соответствии с данными, полученными при глубинном культивировании штамма S. hygroscopicus R 33-41 в трех повторностях на всех вариантах питательных сред. Любой коэффициент уравнения регрессии определяется скалярным произведением столбца Y на соответствующий столбец, отнесенным к числу опытов в матрице планирования N: где bi - коэффициент регрессии; xiu - значение переменной в соответствующем столбце; m - количество повторностей; u = 1, 2…N, k = 1, 2…m; i - номер фактора.На основании проведенных исследований можно заключить, что оптимизация ферментационной среды для штамма S. hygroscopicus R 33-41, совмещающая планирование полного факторного эксперимента (ПФЭ 23) с методом крутого восхождения и методом движения по градиенту концентрации, в данном случае является эффективной, поскольку конечный выход рапамицина был увеличен относительно исходного значения на 24,7%.