邱小明
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新霉素分批發(fā)酵過程特性與動力學(xué)研究
邱小明
(漳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院 食品工程學(xué)院,福建 漳州 363000)
對弗氏鏈霉菌()產(chǎn)新霉素的發(fā)酵過程研究表明菌體生長和產(chǎn)物合成過程具有典型的非生長耦聯(lián)特征,發(fā)酵過程最大比生長速率為0.0612h-1,產(chǎn)物最大比合成速率為3.2×10-4g·g-1·h-1。建立了新霉素分批發(fā)酵過程產(chǎn)物合成期的動力學(xué)模型,對模型參數(shù)進行了估計和回歸,模型擬合平均偏差小于8.5%,可用于新霉素發(fā)酵過程優(yōu)化控制。
費氏鏈霉菌;新霉素;分批發(fā)酵;動力學(xué)模型
新霉素是從弗氏鏈霉菌的代謝產(chǎn)物中分離出來的一種氨基糖苷類堿性抗生素[1],由2-脫氧鏈霉胺(環(huán)Ⅰ)、新霉糖胺C(環(huán)Ⅱ)、新霉糖胺B(環(huán)Ⅳ)與核糖(環(huán)Ⅲ)4個亞單位組成,對許多致病菌有抗生素后效應(yīng)(PAE)[2],具有較廣的應(yīng)用前景。為了提高新霉素的產(chǎn)量,有必要研究發(fā)酵策略,Perk等[3]發(fā)現(xiàn)在氣升式反應(yīng)器高度粘稠的發(fā)酵培養(yǎng)基中,利用纖維素包埋的固定化細胞能夠大幅提高新霉素的產(chǎn)量;Adinarayana等[4]采用多參數(shù)混合實驗設(shè)計和表面反應(yīng)技術(shù)考察了所補加的營養(yǎng)物組成和濃度對NUV-5固態(tài)發(fā)酵新霉素的影響,得到可提高產(chǎn)量的補料培養(yǎng)基的最佳組成和濃度。
通過建立數(shù)學(xué)模型也是實現(xiàn)發(fā)酵過程優(yōu)化控制的關(guān)鍵[5]。國內(nèi)外對青霉素、谷氨酸等發(fā)酵過程的非結(jié)構(gòu)數(shù)學(xué)模型的建立和參數(shù)估計有很多的報道[6-8],但對新霉素發(fā)酵過程的優(yōu)化控制未見報道。本研究通過建立相關(guān)數(shù)學(xué)模型,探求新霉素分批發(fā)酵過程內(nèi)在規(guī)律,為新霉素發(fā)酵過程的優(yōu)化控制提供較好的參考依據(jù)。
弗氏鏈霉菌FIM-S38,由麗珠醫(yī)藥集團福州福興醫(yī)藥有限公司提供。
斜面培養(yǎng)基(%):牛肉膏1.0%,NaCl 0.3%,蛋白胨1.0%,瓊脂2.0%,滅菌前pH7.5,接種后于28℃培養(yǎng)8~9d。
種子培養(yǎng)基(%):玉米淀粉5.0%,葡萄糖3.0%,蛋白胨1.0%,輕質(zhì)CaCO32.0%,玉米漿2.0%,Na2HPO40.8%,(NH4)2SO40.7%,自然pH,接種后于30℃培養(yǎng)2d。
發(fā)酵培養(yǎng)基(%):玉米漿3.0%,玉米淀粉8.0%,葡萄糖2.0%,(NH4)2SO41.0%,蛋白胨1.0%,MgSO40.1%,Na2HPO40.5%,淀粉酶(4 kU·g- 1) 0.05%,輕質(zhì)CaCO32.0%,自然pH,接種后于32℃培養(yǎng)5d。
5L發(fā)酵罐:滅菌后pH控制在6.5,接種量7.5%~10%,采用分批補料工藝發(fā)酵。
(1)pH:Mettler電極。
(2)菌體濃度:采用離心稱重法(4000r/min,10min,再根據(jù)花生餅粉及其他固體雜質(zhì)等扣除非菌體部分后稱重)單位g/L。TG-10高速臺式離心機,3000rpm 15min,上海第三分析儀器廠。
(3)空氣流量:孔板流量計+電動差壓變送器(DBC-5500)。
(4)溶氧濃度:12/220S型電極+2100型變送器,Metler Toledo,USA。測定結(jié)果以百分飽和度%表示,即在26℃、1.0atm下空氣在純水中的飽和濃度按100%計。
(5)粘度:旋轉(zhuǎn)粘度計NDJ-1型,上海天平儀器廠。
(6)發(fā)酵液密度:離心體積稱重法。
(7)總糖濃度ST和還原糖濃度S測定采用斐林-碘量法[9]。將發(fā)酵液過濾,吸0.5ml于150ml三角瓶中,加入10ml 3N HCl于電熱板上加熱,從沸騰起保持2min,冷卻后加6N naOH 5ml,精確加入20ml斐林試劑,搖勻后置電熱板上加熱沸騰后保持2min,加入15ml(2N)H2SO4搖勻,立即用0.1N Na2S2O3標準溶液滴定,近終點時加入0.5%淀粉指示劑2ml滴至蘭色剛好消失,記下讀數(shù),查表計算即可求得總糖濃度。測定還原糖時不必加HCl和加熱水解,其余步驟均不變。
(8)氨基氮的測定[10]。原理:蒸餾釋放出的氨被接受瓶中的硼酸溶液吸收,以甲基紅-亞甲藍為指示劑,用酸標準溶液滴定餾出液中的氨。過程:用0.1g甲基紅及0.05g次甲基藍以95%酒精溶解成100ml然后準確吸取2ml 發(fā)酵上清液于凱氏燒瓶中,加蒸餾水25 ml,液體石蠟1 ml,另取一個150ml 三角瓶,加10ml 2.5%硼酸液及10ml蒸餾水和一滴混合指示劑用0.02858N H2SO4液調(diào)節(jié)至紫紅色,放在蒸餾器冷凝管出口處,然后加5ml 飽和碳酸鈉液于凱氏燒瓶中,立即塞好,用小火加熱,從接收三角瓶顏色由紫紅色變成綠色起10min,用蒸餾水沖盡冷凝管所附著之溶液,取下三角瓶以0.02858N H2SO4滴定至紫紅色,即為終點,記取讀數(shù),計算結(jié)果:
(N*V*0.014*100*1000)/2=mg/100ml
式中 N—硫酸的標準溶液=0.02858N V—滴定消耗硫酸標準液ml數(shù)
(9)新霉素素效價:產(chǎn)物濃度測定采用OPA柱前衍生化方法[11]。色譜條件:Waters Symmetry C184.6mm×150mm×5μm,流動相為水:甲醇進行梯度洗脫(開始水:甲醇含量為70:30梯度到80:20);流速1mL/min,柱溫30℃,進樣量10μL。檢測器為二極管陣列檢測器。衍生化試劑的配制:用10mol/L的KOH將配制好的0.2mol/L的硼酸溶液調(diào)pH至10.5,然后將OPA溶解在硼酸緩沖液中,濃度為0.1%(w/v),再加入1%(v/v)巰基乙醇,混勻,于冰箱避光放置。用去離子水配制硫酸新霉素標準液濃度為10mg/mL,4℃冰箱放置。取0.2mL樣品到1.5mL的離心管中,加入0.2mL的OPA衍生化試劑,密閉、30℃水浴避光反應(yīng)10min,加入0.8mL異丙醇,振蕩混勻。標準樣品和樣品衍生化反應(yīng)后用0.2um的濾膜過濾,取濾液10ul進樣。用去離子水代替樣品進行同樣的處理,作為空白對照。檢測波長為334nm,新霉素的保留時間為7.4min。
新霉素補料分批發(fā)酵過程參數(shù)變化規(guī)律及代謝特性如圖1與圖2所示,新霉素發(fā)酵過程菌體的生長期和產(chǎn)物的合成期嚴格分開,在30h前菌體高速生長后菌體濃度維持在比較穩(wěn)定的水平,發(fā)酵過程最大比生長速率為0.0612h-1,從30h開始,產(chǎn)物的合成一直維持一個比較高的速率(3.0×10-4g·g-1·h-1),菌體生長與產(chǎn)物合成表現(xiàn)出非生長偶聯(lián)特征。新霉素發(fā)酵過程大體上可分四個階段。
第一階段:延滯期,約在接種后0-10h。此階段菌絲體濃度低,鏡檢檢出量少,菌體呼吸強度弱,發(fā)酵液粘度和菌體濃度變化緩慢,還原糖和總糖消耗速度緩慢,此階段氨氮的消耗速度也較為緩慢。
第二階段:對數(shù)生長期,約在接種后10-30h。此階段發(fā)酵液黏度和菌體濃度急速提高,鏡檢結(jié)果可以看到大量菌絲,且粗壯飽滿,外緣清晰。菌體呼吸強度迅速上升,發(fā)酵液的溶氧濃度迅速下降,在接種后16-20h溶氧濃度降至整個發(fā)酵過程的最低點。此階段還原糖消耗顯著,總糖消耗速率加快,氨氮的消耗速度也達到整個發(fā)酵過程的最高水平。接種后第30h,菌體濃度和粘度達到最高值或接近最高值,菌體最大比生長速率為0.0612h-1。
第三階段:產(chǎn)物合成期,約在接種后30-100h。此階段發(fā)酵液黏度略為下降但不明顯,菌體濃度也較為穩(wěn)定,鏡檢結(jié)果顯示細胞外緣仍然清晰,菌絲體長度較對數(shù)生長期短。產(chǎn)物在30h后開始形成,產(chǎn)物濃度與發(fā)酵時間的增加幾乎呈線形增加,產(chǎn)物最大比合成速率為3.2×10-4g·g-1·h-1。此階段還原糖、總糖、氨氮消耗速率穩(wěn)定。
第四階段:菌體活性衰退期,約在接種后100-120h。此階段菌體自溶,發(fā)酵液黏度和菌體濃度下降,鏡檢結(jié)果顯示菌絲體外緣模糊,菌絲變細且有斷層,部分自溶。菌體的呼吸強度減弱,在相同的通氣條件下溶氧濃度迅速上升。微生物活性明顯下降,產(chǎn)物濃度增長速率緩慢。還原糖、總糖、氨氮的消耗速率明顯下降,發(fā)酵液pH逐漸上升。
圖1新霉素發(fā)酵過程的微生物生長特性圖
A:總糖、還原糖、ph值變化情況 B:新霉素發(fā)酵過程μ與qp的關(guān)系
圖2新霉素發(fā)酵發(fā)酵過程碳源、氮源的消耗量和產(chǎn)物的積累
新霉素發(fā)酵過程存在連續(xù)補料過程,因此整個發(fā)酵體系為變?nèi)蒹w系,物料衡算應(yīng)為全微分方程組分別建立不同模型進行測定:
(1)經(jīng)歷了對數(shù)生長期,在產(chǎn)物合成期后菌體濃度達到最大值并基本穩(wěn)定,維持在400-430(g·L-1)(濕細胞,密度為1.05(g·L-1),下同)左右。在這一階段,可能是細胞的生長存在空間限制而使得細胞量相對穩(wěn)定。在對發(fā)酵過程數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,認為菌體生長速率與還原糖濃度S和菌體濃度X有關(guān),由于細胞在代謝過程中存在死亡現(xiàn)象,所以考慮了細胞的死亡情況。
(2)根據(jù)細胞比生長速率μ與產(chǎn)物比合成速率qp的關(guān)系,新霉素發(fā)酵屬于典型的次級代謝產(chǎn)物,產(chǎn)物合成可采用以下模型:
(3)根據(jù)物料衡算可知糖類底物變化情況:反應(yīng)體系內(nèi)總糖(ST)的變化速率等于維持細胞生長和產(chǎn)物合成的糖的消耗,并與發(fā)酵過程的補料相關(guān)聯(lián)。根據(jù)物料衡算,并假定YG、YP、m均為常數(shù),可得:
(4)反應(yīng)體系內(nèi)還原糖的變化速率應(yīng)為非還原糖的水解速率與微生物的還原糖利用速率之差,并與此時發(fā)酵過程補加的還原糖的速率有關(guān)。微生物還原糖的利用速率主要表現(xiàn)在維持菌體的生長和產(chǎn)物合成所消耗的糖,所以有:
(5)在本實驗范圍內(nèi),根據(jù)發(fā)酵階段的補料量和蒸發(fā)量的變化來確定體積的變化情況:
(6)根據(jù)補料情況,本實驗過程中產(chǎn)物合成階段的補糖量可用以下方程進行擬合:
(7)為了更好地研究產(chǎn)物合成期階段的發(fā)酵動力學(xué)特性,把產(chǎn)物合成期階段的淀粉水解酶表觀活力的變化情況進行了擬合:
將以上模型進行簡化,可以得到描述產(chǎn)物合成期各狀態(tài)變量(細胞濃度X、底物濃度S、總糖濃度ST和產(chǎn)物濃度P的動力學(xué)模型:
表1 產(chǎn)物合成期動力學(xué)模型參數(shù)值
以上參數(shù)的估計值均符合其物理意義,說明以上參數(shù)適用于上述動力學(xué)模型。
模型狀態(tài)變量模擬值與實驗值比較如圖3和表2所示。
圖3 發(fā)酵過程動力學(xué)模型預(yù)測值與實驗數(shù)據(jù)比較
注:X、ST、S、P分別為各狀態(tài)變量的實驗值;X’、ST’、S’、P’為估計值
表2 狀態(tài)變量擬合偏差
由圖3和表2可以看出,除了總糖濃度偏差較大外其它數(shù)據(jù)預(yù)測值與實驗數(shù)據(jù)都比較吻合,模型擬合值與實驗值的平均相對偏差較小(<8.5%),說明本工作所確定的動力學(xué)模型較好地反映了產(chǎn)物合成期新霉素發(fā)酵過程狀態(tài)變量的變化規(guī)律。
由以上分析可知新霉素產(chǎn)生菌在發(fā)酵過程菌體生長與產(chǎn)物合成具有非生長耦聯(lián)特征。在30h前菌體高速生長后菌體濃度維持在比較穩(wěn)定的水平,對數(shù)生長期菌體最大比生長速率為0.0612h-1;產(chǎn)物最大比合成速率為3.2×10-4g·g-1·h-1。
建立了分批發(fā)酵過程產(chǎn)物合成期的動力學(xué)模型,對模型參數(shù)進行了估算和回歸,模型擬合值與實驗值的相對偏差較?。?8.5%)說明本工作所確定的動力學(xué)模型能較好地反映產(chǎn)物合成期新霉素發(fā)酵過程狀態(tài)變量的變化規(guī)律。實際上,上述模型是在不斷的修正中得到的,也就是說,該模型是在對新霉素產(chǎn)物合成期所表現(xiàn)出來的外在現(xiàn)象和本質(zhì)的分析基礎(chǔ)上,結(jié)合經(jīng)驗和參數(shù)估計的結(jié)果得到的,同時也得到實驗數(shù)據(jù)的證實,具有一定的合理性,為新霉素發(fā)酵過程的模擬、預(yù)測和優(yōu)化控制以及中試放大提供理論和實踐依據(jù),具有一定的理論和實際應(yīng)用價值。
菌體濃度g·L-1總糖濃度g·L-1 還原糖濃度g·L-1產(chǎn)物濃度g·L-1 發(fā)酵液體積L 淀粉水解酶活力g·L-1·h-1 補料速率g·L-1·h-1細胞最大比生長速率h-1 細胞維持系數(shù)g·g-1·h-1細胞的生長得率系數(shù)g·g-1 產(chǎn)物得率系數(shù)g·g-1底物飽和常數(shù)g·L-1 底物效率因子無因次細胞死亡常數(shù)h-1 常數(shù)h-1模型系數(shù)無因次 常數(shù)g·L-2產(chǎn)物比生成速率mg·g-1 h-1 qst單位時間菌體糖耗速率g·L-1 h-1J總相對偏差平方和無因次
[1] 管玉霞,劉志瓊. 一種提高新霉素產(chǎn)素率新方法的初步研究[J]. 產(chǎn)業(yè)與科技論壇,2007(7):89-90.
[2] 謝紅光,周宏顴. 氨基糖普類抗生素臨床應(yīng)用50年[J]. 湖南醫(yī)學(xué),1995,12(1):361-362.
[3] B.Srinivasulu,R.S.Prakasham,Annapurna.Jetty,Sistla.Srinivas,P.Ellaiah,S.V.Ramakrishna.Neomycin production with free and immobilized cells ofin an airlift reactor[J]. Process Biochemistry,2002(38):593-598.
[4] K.Adinarayana,P.Ellaiah,B.Srinivasulu,R.BhavaniDevi,G.Adinarayana.Response surface methodological approach to optimize the nutritional parameters for neomycin production byunder solid-state fermentation[J]. Process Biochemistry,2003(38):1565-1572.
[5] 楊建文. 金霉素發(fā)酵過程軟測量建模及優(yōu)化控制策略研究[D]. 北京理工大學(xué), 2015:13-17.
[6] 王蕾,陳進東,潘豐. 引力搜索算法在青霉素發(fā)酵模型參數(shù)估計中的應(yīng)用[J]. 計算機應(yīng)用, 2013,33(11):3296-3299.
[7] 陳劍鋒,張元興,郭養(yǎng)浩,等. 西索米星分批發(fā)酵的動力學(xué)特性[J]. 過程工程學(xué)報,2005,5(4):430-433
[8] 宋翔,秦永鋒,梁雪,等. 谷氨酸發(fā)酵分批補料動力學(xué)模型的構(gòu)建[J]. 發(fā)酵科技通訊, 2009,38(3):10-11.
[9] 張龍翔,張庭芳,李令媛.生化實驗方法和技術(shù)[M]. 北京: 高等教育出版社,2006.
[10] 李宗寶,江婉貞. 氨氮測定方法的比較[J]. 茂名學(xué)院學(xué)報,2001,11(3):39-41.
[11] 李峰,石賢愛,郭養(yǎng)浩. OPA柱前衍生法測定硫酸新霉素的含量[J].福州大學(xué)學(xué)報,2007,35(1):130-132.
[12] 黃永紅,孫玉坤,王博,等. 賴氨酸發(fā)酵過程關(guān)鍵參數(shù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆軟測量研究[J].儀器儀表學(xué)報,2010,31(4):862-867.
[13] 方柏山. 生物技術(shù)過程模型化與控制[M]. 廣州:暨南大學(xué)出版社,1997.
(責任編輯:馬圳煒)
Studies on the Characteristics of Neomycin Batch Fermentation Process and Kinetics
QIU Xiao-ming
(School of food engineering, Zhangzhou Institute of Technology, Zhangzhou 363000, China)
The research on the fermentation process ofproducing neomycin shows that cell growth and product synthesis process take on a typical non-growth coupled characteristics. The maximum specific growth rate of the fermentation process was 0.0612 h-1and the synthetic rate of the product maximum ratio was 3.2×10-4g·g-1·h-1. The kinetic model for product synthesis period of a batch fermentation process was established and the model parameters were estimated and regressed. The average deviation of model fitting is less than 8.5% which can be used to optimize the control of neomycin fermentation process.
; neomycin; batch fermentation; kinetic model
2017-12-27
漳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院科研計劃資助項目(ZZY1509)。
邱小明(1979—),男,江西贛州人,講師,碩士,研究方向:食品生物技術(shù)與生物化工。
1673-1417(2018)01-0053-06
10.13908/j.cnki.issn1673-1417.2018.01.0012
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