植物细胞壁的结构和化学特性被用于评估生物燃料和生物材料的理想原料。传统方法在处理大规模数据集时存在局限性。这些高通量的预处理、酶解糖化以及热解-分子束质谱分析方法,能够在减少实验时间和成本的同时,对大量生物质样品进行比较分析。
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植物细胞壁的结构和化学特性被用于评估生物燃料和生物材料的理想原料。传统方法在处理大规模数据集时存在局限性。这些高通量的预处理、酶解糖化以及热解-分子束质谱分析方法,能够在减少实验时间和成本的同时,对大量生物质样品进行比较分析。
将木质纤维素生物质转化为燃料、化学品及其他产品,已被视为减少非可再生能源使用的一种可能途径。为了从大量不同的植物中筛选出具有理想化学特性的种类以用于后续应用,必须对诸如纤维素和木质素含量,或酶解糖化后单糖释放量等性状进行比较。传统分析方法的实验及数据分析流程可能耗时较长,从而限制了可检测样品的数量。高通量(HTP)方法能够克服传统方法的不足,实现对大量样品的快速筛选,从而分离出具有目标性状的材料。本研究展示了美国国家可再生能源实验室(NREL)所采用的高通量糖释放及热解-分子束质谱分析流程。这些分析流程已实现了对数千种植物材料的高效评估,同时通过减少人力和耗材消耗,显著降低了实验时间和成本。
随着全球不可再生能源及其相关产品的供应日益减少,科学家们面临着从植物来源中开发类似燃料和化学品的挑战1。这项工作的关键环节之一是确定哪些植物种类适合用于生物燃料和生物材料的生产2,3。通常,这些原料需评估其木质素、纤维素和半纤维素的含量,以及其在热、机械和/或化学预处理(无论是否后续进行酶解糖化)过程中被分解的难易程度(即抗降解性)。更深入的分析可用于确定木质素和半纤维素组分的具体构成,以及所需的最优酶活性。通过对本身不具备理想性状的植物进行转基因改造,使其适用于生化或热化学转化以生产目标产品,研究人员因此获得了更为广泛的潜在原料来源4。尽管现有的植物化学性状定量分析标准方法在处理少量样本时非常有效,却不适用于对数百乃至数千个样本进行快速筛选5-7。本文所述的高通量(HTP)方法旨在快速高效地评估大量生物质变异体在细胞壁对抗热化学和/或酶降解抗性方面的变化。
必须明确的是,本文所述的高通量筛选实验并非旨在最大化转化率或产率。其目的是确定相关生物质样品在内在抗降解性方面的相对差异。因此,许多分析步骤与以获得最大转化速率或转化程度为目标的“典型”生物质转化实验有所不同。例如,采用较低强度的预处理和较短的酶水解时间,以最大化样品间的差异。在大多数情况下,使用相对较高的酶添加量,以减少因酶活性实验变异所导致的差异,从而避免对结果产生显著偏差。
用于快速测定植物细胞壁组成及酶解糖化后释放的单体糖的先进技术,包括机器人技术、定制的耐热耐化学96孔板以及对标准实验室方法的改进8-11 以及仪器分析方法,例如振动光谱(红外光谱(IR)、近红外光谱(NIR)或拉曼光谱)和核磁共振(NMR)12-17这些方法对于分离出高纤维素或低木质素含量的原料,或预期可产生最高葡萄糖、木糖、乙醇的原料至关重要, 等等。 这些方法实现了使用较少生物量和消耗品的缩小规模分析,从而降低了实验成本18该方法学的另一个特点是能够快速评估各种实验条件,在某些情况下还可同时进行评估。例如,可测试多种不同的预处理策略或酶组合,从而快速确定并采用最优的实验参数。常见的原料,如玉米秸秆9,杨树8,10,甘蔗渣8,以及柳枝稷8 已使用这些高通量方法成功评估。
总木质素含量及木质素单体组成也是常见的生物质性状指标。研究表明,降低木质素含量可提高多糖的酶解消化率19,20。木质素单体比例(通常以紫丁香基/愈创木基(S/G)含量表示)在植物细胞壁降解过程中的作用仍在研究中。一些报道指出,S/G 比例降低会促进水解后葡萄糖产率的提高21,而其他研究则揭示出相反的趋势19,22。用于评估木质素及其单体的高通量方法包括振动光谱法(红外、近红外和拉曼23–26)结合多元分析,以及热解分子束质谱法(pyMBMS)27,28。
在开发用于生物质筛选的高通量方法时,需牢记若干关键因素。其中一个关键方面是方法的复杂性:该技术需要何种技能水平?例如,化学计量学分析需要具备构建、评估和维护预测模型的专门技能。标准方法往往存在不理想的样品前处理或数据分析步骤,或使用有毒试剂。模型的开发是一个持续过程,需随时间推移不断将新数据纳入模型,以增强其稳健性。另一个考虑因素是所提出高通量方法在成本节约和实验分析时间缩短方面的优势。如果方法虽然非常快速,但成本过高,则许多实验室可能难以采用。本文所展示的方法是对标准化技术的改进变体,旨在提升通量能力。这些方案能够定量测定目标生物质性状,而无需建立预测模型。这是这些技术的一个关键优势,因为尽管预测方法与用于模型开发的标准分析方法之间具有较强相关性,但其准确性仍不及直接测量样品中目标物质的实际含量。尽管所用方法本质上是标准台式分析方法的微型化版本,但其以准确性和精密度为代价换取了速度和通量。这种结果主要源于小体积移液和称量过程中更高的误差,以及样品量减少导致的样品异质性增加。虽然可以对大量样品进行筛选和比较,但在不同实验批次之间以及与台式规模结果进行比较时,必须格外谨慎。
最耗时的步骤涉及生物质的物理操作。研磨样品每份可能需要数分钟,包括样品间清理研磨仪的时间。手动装载、卸载和清理料斗,以及填充和清空茶包与样品袋,也极为耗费人力。尽管每个步骤可能仅需一分钟或更长时间,但处理数千个样品可能需要数小时甚至数天。机器人可在约3至4小时内将生物质装入一个典型的反应板,即每天可处理6至8块板。-1 机器人-1这种情况取决于所使用的精度参数以及待测生物质的类型和数量。使用液体处理机器人可快速向反应板中加入水、稀酸或酶。一组反应板(1至20块)的预处理过程(包括组装、冷却和拆卸)耗时1至3小时。酶水解过程需要3天,糖分分析则需约1小时的准备时间,外加每块反应板10分钟完成检测和读取结果。通过每周设定固定的预处理和分析日程,可实现合理的工作安排,尽量减少人工在非工作时段或周末的操作,从而持续实现每周处理约800至1,000个样品的能力。最大通量取决于多个因素,主要为硬件设备(机器人、反应板)的数量。 等。)以及有多少“软件”(即,人员配备)可用于完成手工操作。实际的上限为每周 2,500 至 3,000 个样品;然而,达到该通量需要每周 7 天连续运行,并配备多名学生实习生和技术人员。相比之下,采用 HPLC 分析 3,000 个样品将需要约 125 天的样品分析时间,此外还需额外投入人工将样品称量至反应器以及在分析前对样品进行过滤。
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1. 酶解糖化后葡萄糖和木糖产率的高通量测定9,29
2. 利用pyMBMS高通量测定总木质素及木质素单体含量28
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通过测定实验结束时释放的葡萄糖和木糖的质量,来衡量热化学预处理与后续酶解糖化过程的联合作用效果。结果以每克生物质所释放的葡萄糖和木糖的毫克数表示。这与常规小规模实验所报告的数据形成鲜明对比,后者通常基于起始原料的组分分析,以理论得率的百分比形式表示。由于目前尚无法实现在每周数千个样品上开展组分分析,因此以质量为基础报告转化水平是更为可行的方式。只要比较的是组分相近且组成变化不大的生物质样品,该方法即可实现合理的样品评估。
该检测的主要目标是评估一系列不同植株变体的细胞壁在热化学/酶法联合糖化过程中相对抗性差异。需要指出的是,本检测并未尝试优化糖化过程中所使用的任何条件。事实上,预处理的剧烈程度被有意设定为显著低于最优水平,以扩大检测的灵敏度范围,使最终转化率目标控制在理论值的50%至70%之间。若采用最优或接近最优的预处理条件,将导致所有样品的转化率均趋于较高水平,从而大幅缩小检测的动态范围。相反,本方法中所用的酶添加量远高于常规实验室规模消化反应中通常报道的用量。同样,该方法的目的并非寻找最优酶制剂或最小化酶成本,而是测量细胞壁本身对转化的内在抗性,而使用极高的酶添加量有助于消除...
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进行高通量筛选实验时,为获得准确且可重复的数据,关键的样品制备步骤如下:
糖释放测定:
通常,样品以每批几十到数千个不等的规模进行制备。为了最大限度地减少样品间制备差异,每个主要步骤通常在所有样品上完成后再进入下一步。脱淀粉最初并非该方案的一部分,在某些情况下可以省略。木材心材样品和已衰老的草本材料中淀粉含量始终较低,因此无需脱淀粉即可降低变异。然而,对于绿色组织植物的样品集,尤其是采收持续数小时的大规模样品集,淀粉是一个主要问题。由于淀粉含量在白天逐渐升高,在夜间被消耗,因此在数小时内可能产生显著差异;且淀粉来源的葡萄糖与纤维素来源的葡萄糖无法区分,因此高淀粉含量可能导致抗降解性测量结果被错误地低估。脱淀粉步骤中的实际酶添加量并不关键,只要在淀粉水解步骤的时间范围内具有足够的过量酶活性以完全去除可及的淀粉即可。所用具体酶的种类、时间、温度、体积以及去淀粉步骤中的振荡速率等因素的变化,确实可能导致淀粉去除程度和速率的差异,应尽可能通过实验经验确定。最后,在用茶袋封装样品进行提取时,应使用镀锡铜丝。裸露的铜丝可能与酶溶液发生不必...
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作者声明无利益冲突。
作者谨此感谢实习生 Evelyn Von Neida,她在本论文所述的两种高通量流程的生物质样品制备方面提供了极为重要的见解。本研究及论文的开发工作得到了生物能源科学中心(BioEnergy Science Center)的支持。生物能源科学中心是由美国能源部科学办公室下属生物与环境研究办公室资助的美国能源部生物能源研究中心。国家可再生能源实验室(NREL)是美国能源部能源效率与可再生能源办公室的国家实验室,由可持续能源联盟有限责任公司(Alliance for Sustainable Energy, LLC)为美国能源部运营。本研究工作得到了美国能源部与国家可再生能源实验室签订的合同编号为 DE-AC36-08-GO28308 的支持。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
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| α-淀粉酶 | Novozymes | Liquozyme SC DS | |
| 三水合乙酸钠 | 任意化学试剂供应商 | 试剂级 | |
| 乙酸 | 任意化学试剂供应商 | 试剂级 | |
| 190 proof(95%)乙醇 | 任意化学试剂供应商 | 试剂级 | |
| 进料斗 | Freeslate | ||
| 96 孔 C-276 哈氏合金板 | Aspen Machining(科罗拉多州拉斐特) | N/A(定制) | |
| 1/8” 焊接烙铁头 | Sears | ||
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| 酶溶液 | Novozymes | Cellic CTec2 | |
| 一水柠檬酸 | 任意化学试剂供应商 | ||
| 二水合柠檬酸三钠 | 任意化学试剂供应商 | ||
| 一次性聚苯乙烯 96 孔板 | Greiner Bio-One | 655101 | 或同等产品;多家供应商可提供 |
| 葡萄糖氧化酶/过氧化物酶 | Megazyme | K-Gluc | Megazyme D-葡萄糖检测试剂盒 |
| 木糖脱氢酶 | Megazyme | K-Xylose | Megazyme D-木糖检测试剂盒 |
| 葡萄糖标准溶液 | Megazyme | K-Gluc | Megazyme D-葡萄糖检测试剂盒 |
| 木糖标准溶液 | Megazyme | K-Xylose | Megazyme D-木糖检测试剂盒 |
| 不锈钢样品杯 | Frontier Laboratories | PY1-EC80F | |
| 玻璃纤维片 | Pall | 66227 | 8×10" 片材;使用标准打孔器打成圆形 |
| 甘蔗渣全生物质原料 | NIST | 8491 | |
| 东部棉白杨(杨树)全生物质原料 | NIST | 8492 | |
| 蒙特雷松全生物质原料 | NIST | 8493 | |
| 小麦秸秆全生物质原料 | NIST | 8494 |
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