Метод точно создавать и всесторонне характеризуют морфологию нитчатых грибов<em> Aspergillus Нигер</em> Описано, что позволяет математические соотношения морфологических внешний вид и производительность.
The filamentous fungus A. niger is a widely used strain in a broad range of industrial processes from food to pharmaceutical industry. One of the most intriguing and often uncontrollable characteristics of this filamentous organism is its complex morphology. It ranges from dense spherical pellets to viscous mycelia (Figure 1). Various process parameters and ingredients are known to influence fungal morphology 1. Since optimal productivity correlates strongly with a specific morphological form, the fungal morphology often represents the bottleneck of productivity in industrial production.
A straight forward and elegant approach to precisely control morphological shape is the addition of inorganic insoluble micro particles (like hydrous magnesium silicate, aluminum oxide or titanium silicate oxide) to the culture medium contributing to increased enzyme production 2-6. Since there is an obvious correlation between micro particle dependent morphology and enzyme production it is desirable to mathematically link productivity and morphological appearance. Therefore a quantitative precise and holistic morphological description is targeted.
Thus, we present a method to generate and characterize micro particle dependent morphological structures and to correlate fungal morphology with productivity (Figure 1) which possibly contributes to a better understanding of the morphogenesis of filamentous microorganisms.
The recombinant strain A. niger SKAn1015 is cultivated for 72 h in a 3 L stirred tank bioreactor. By addition of talc micro particles in concentrations of 1 g/L, 3 g/L and 10 g/L prior to inoculation a variety of morphological structures is reproducibly generated. Sterile samples are taken after 24, 48 and 72 hours for determination of growth progress and activity of the produced enzyme. The formed product is the high-value enzyme β-fructofuranosidase, an important biocatalyst for neo-sugar formation in food or pharmaceutical industry, which catalyzes among others the reaction of sucrose to glucose 7-9. Therefore, the quantification of glucose after adding sucrose implies the amount of produced β-fructofuranosidase. Glucose quantification is made by a GOD/POD-Assay 10, which is modified for high-throughput analysis in 96-well micro titer plates.
Fungal morphology after 72 hours is examined by microscope and characterized by digital image analysis. In doing so, particle shape factors for fungal macro morphology like Feret’s diameter, projected area, perimeter, circularity, aspect ratio, roundness und solidity are calculated with the open source image processing program ImageJ. Relevant parameters are combined to a dimensionless Morphology number (Mn) 11, which enables a comprehensive characterization of fungal morphology. The close correlation of the Morphology number and productivity are highlighted by mathematical regression.
Изменение морфологии грибов был интерес в области биотехнологии, так как многие десятилетия. Различные исследования пытались изменять выбранные параметры процесса, такие как рН, мощность, температура, средний питательных веществ или посевной концентрации 1, но страдают от довольно неточным и неполным контролем морфологии, высокие цены на энергоносители, подавление эффекта или продукта нестабильность, в отличие, добавок микрочастиц позволяет точное машиностроение грибковых морфологии через доработать изменения размера частиц и концентрации. Это открывает новые возможности использования микрочастиц для оптимизации и индивидуальный дизайн высокого производству морфологии биотехнологического производства с А. Нигер и других нитчатых микроорганизмов.
Цифрового анализа изображения легко воспроизводимый метод для описания морфологии грибковых макроса. Тем не менее, разнообразие параметров для характеристики размера, формы и поверхноститер морфологических структур, описанных в литературе, позволяет быстро оценить грибковых морфологии сложно. Представленные морфологии количество как совокупность соответствующих параметров, позволяет избежать этого недостатка и может быть использована не только для всестороннюю характеристику морфологических структур, но и для прямой математической корреляции с производительностью. Это снова делает оценку производительности данной морфологии и поэтому настройка морфологии для технологических нужд возможно.
Использование морфологии число, можно различать различные гранулы и скопления морфологии 4,5. Для дальнейшего развития морфологии число рассмотрение фрактальной размерности представляется перспективным. Фрактальной размерности дает измерение сложности и массового заполнения свойств объекта 13 и, следовательно, предопределив для целостной характеристики мицелия морфологии.
Крeation высокой производству мицелия морфологии, однако, может привести к проблемам с производительностью процесса, особенно в больших масштабах выращивания, потому что рост мицелия форме Ранее было показано, проявляют гораздо большую вязкость культуральной жидкости 2. Это приводит к проблемам с тепло-и массообмена и образование застойных зон, не смешанные, которые требуют более высокую мощность и сделать выращивание более дорогим в эксплуатации 1. Поэтому взаимосвязь между грибковой морфологии и вязкости культуральной жидкости следует учитывать при изменении морфологии и быть включены в дальнейшие модели.
The authors have nothing to disclose.
Авторы выражают благодарность финансовой поддержке Немецкого исследовательского фонда (DFG) в рамках совместного научно-исследовательского центра SFB 578 "от гена к продукту" на Technische Universität Braunschweig, Германия.
Table of Equipment:
Equipment | Company | Catalogue Number/model |
autoclave | Systec | V150 |
Büchner funnel (plastic) | VWR | – |
cellulose filter (for biomass dry weight) | Sartorius Stedim Biotech | Filter Discs Grade 389 |
cellulose acetate filter (for air filtration at reactor) | Sartorius stedim biotech | Midisart 200 PTFE |
cellulose acetate filter (for enzyme activity) | Sartorius Stedim Biotech | Midisart NML |
centrifuge | Eppendorf | Centrifuge 5415R |
centrifuge | Heraeus | Biofuge fresco |
centrifuge | Heraeus sepatech | Varifuge 3.0R |
compartment dryer (105 °C) | Heraeus | Kelvitran t |
control unit (temperature) | Jumo | Jumo iTron 08 |
control unit (pH-value) | meredos | pH Control 2 |
desiccator | Duran | Vacuum stable |
Falcon tubes | Omnilab | FALC352070 |
heating block 40 °C | Biometra | TB1 Thermoblock |
heating block 95 °C | HLC | HBT 130 |
micro plate reader | Tecan | Sunrise-Microplate-Reader |
micro scales | Sartorius | CP 225 |
microscope (digital inverted) | AMG | EVOS xl |
micro pipettes and tips (different sizes) | Omnilab | 5283303 5283298 5283299 5283300 |
micro titer plate | Nunc | MaxiSorp |
multi pipette and tips | Eppendorf/ Omnilab | 5283611/ 5283611 |
pH-electrode | Schott | pH-Meter CG840 |
reaction tubes | Roth | E518.1 |
scale | Sartorius | CP 3202 S |
stirred tank bioreactor with equipment | Applikon Biotechnology | 2L Bioreactor set |
syringe | Eppendorf | Combitips Plus 5 mL |
Table of Reagents:
Name of the reagent | Company |
Acetic acid | Roth |
Disodium hydrogen phosphate | Merck |
Ethanol (95%) | Roth |
Glucose monohydrate, (α-D-) | Roth |
Glucose oxidase (Typ II from Aspergillus niger) | Sigma |
Hydrochloride acid (37 % w/v) | Fiedel-de Haën |
Hydrous magnesium silicate | Roth |
Monopotassium phosphate | Merck |
o-dianoisidine dihydrochloride | Sigma |
Peroxidase (Typ II from horseradish) | Sigma |
Sodium acetate | Roth |
Sodium hydroxide | Merck |
Sucrose, D-(+) | Fluka |
Water (deionized) | – |
Table of Solutions and Medium Composition:
Solution | Components | Amount |
50 mM sodium acetate buffer (pH 6.5) | Sodium acetate Bring to volume with deionized water Adjust at pH 6.5 with acetic acid | 4.1 g L-1 |
0.05 M monopotassium phosphate solution | Monopotassium phosphate Bring to volume with deionized water | 6.805 g L-1 |
0.05 M disodium hydrogen phosphate solution | Disodium hydrogen phosphate Bring to volume with deionized water | 7.1 g L-1 |
0.05 M phosphate buffer (pH 7.0) | 0.05 M disodium hydrogen phosphate solution Bring to volume with 0.05 M monopotassium phosphate solution | 61.2 mL |
0.05 M phosphate buffer (pH 5.4) | 0.05M disodium hydrogen phosphate solution Bring to volume with 0.05 M monopotassium phosphate solution | 3 mL |
1.65 M sucrose solution | D-(+)-sucrose Bring to volume with phosphate buffer (pH 5.4) | 564.8 g L-1 |
reagent solution | o-Dianisidin-Dihydrochlorid Ethanol (95%) | 25 mg 10 mL |
Glucose reagent solution | Glucose oxidase Peroxidase Phosphate buffer (pH 7.0) reagent solution | 10.5 mg 3 mg 90 mL 10 mL |