GENPLAT (GLBRC 효소 플랫폼)는 바이오 매스 열화에 대한 효소 칵테일의 발견과 최적화를위한 자동화 플랫폼입니다. 이것은 여러 feedstocks 및 여러 구성 요소를 포함하는 효소의 혼합물에 적용할 수 있습니다.
GENPLAT (GLBRC 효소 플랫폼)는 바이오 매스 열화에 대한 효소 칵테일의 발견과 최적화를위한 자동화 플랫폼입니다. 이것은 여러 feedstocks 및 여러 구성 요소를 포함하는 효소의 혼합물에 적용할 수 있습니다.
바이오매스 분해를 위한 효소의 높은 비용은 리그노셀룰로오스 원료를 에탄올과 같은 액체 운송 연료로 경제적으로 전환하는 데 있어 주요한 장애물입니다. 본 연구진은 다양한 전처리/바이오매스 조합으로부터 당을 방출시키기 위한 새로운 효소 및 효소 칵테일을 발굴하고 개발하기 위한 GENPLAT이라는 통합 고처리량 플랫폼을 개발하였습니다. GENPLAT은 개별 순수 효소, 실험계획법(DoE)의 통계적 설계, 바이오매스 슬러리와 효소의 로봇 피펫팅, 그리고 방출된 Glc 및 Xyl의 자동 비색 측정이라는 네 가지 요소로 구성됩니다. 개별 효소는 Pichia pastoris 또는 Trichoderma reesei에서의 발현을 통해 생산하거나, 상용 칵테일 또는 새로운 미생물 추출물로부터 크로마토그래피 정제를 통해 생산합니다. 단순 격자(부분 요인) 혼합 모델은 상용 실험계획법 통계 소프트웨어를 사용하여 설계됩니다. 높은 복잡성을 가진 효소 혼합물은 로봇 피펫팅을 이용하여 96-well 포맷으로 구축됩니다. 방출된 Glc 및 Xyl의 측정은 효소 결합 비색 분석법을 사용하여 자동화됩니다. 최대 16가지 성분을 포함하는 최적화된 효소 혼합물이 다양한 원료 및 전처리 조합에 대해 테스트되었습니다.
GENPLAT은 순수 효소 혼합물, 상용 제품 혼합물(예: Accellerase 1000 및 Novozyme 188), 신규 미생물 추출물 또는 이들의 조합에 맞게 조정하여 적용할 수 있습니다. 다음과 같은 혼합물을 제조하고 테스트하려면 ˜순수 효소 10종에는 100 미만이 필요합니다. μ단백질당 15 mg/g 글루칸의 최종 총 부하량으로 운전할 때, 각 단백질의 양은 g 단위이며 총 반응 횟수는 100회 미만입니다. 당사는 여러 출처의 효소를 사용합니다. 효소는 진균 배양물(예: Aspergillus niger, Cochliobolus carbonum, 그리고 Galerina marginata), 또는 (증가하는 미생물 게놈 서열로부터 확보한) 인코딩 유전자를 다음과 같은 숙주에서 발현시켜 제작할 수 있습니다. E. coli, Pichia pastoris또는 다음과 같은 사상균 T. reesei단백질은 상용 효소 칵테일(예: Multifect Xylanase, Novozyme 188)로부터도 정제할 수 있습니다. glycosyl hydrolase, 세포벽 활성 esterase, protease 및 lyase를 포함하여 점점 더 많은 종류의 순수 효소를 Megazyme, Inc. (www.megazyme.com), NZYTech (www.nzytech.com), PROZOMIX (www.prozomix.com)와 같은 상업적 공급처에서 구할 수 있습니다.
Design-Expert 소프트웨어(Stat-Ease, Inc.)를 사용하여 심플렉스 격자 설계(simplex-lattice designs)를 생성하고 반응(본 사례의 경우 Glc 및 Xyl 방출)을 분석합니다. 혼합물은 4-20개의 성분을 포함하며, 각 성분의 비율은 0에서 100% 사이에서 변할 수 있습니다. 분석 지점에는 일반적으로 극점(extreme vertices)과 유효한 모델을 생성하기 위한 충분한 수의 중간 지점이 포함됩니다. 실험 설계 용어로, 본 연구의 대부분은 "혼합물(mixture)" 실험으로, 이는 모든 성분의 합이 총 고정 단백질 부하량(mg/g glucan으로 표시)이 됨을 의미합니다. 심플렉스 격자 내의 혼합물 수는 혼합 성분의 수와 다항식의 차수(2차 또는 3차) 모두에 따라 달라집니다. 예를 들어, 6개 성분 실험의 경우 3원 상호작용을 검출할 수 있는 확장 특수 3차 모델(augmented special cubic model)을 사용하면 63개의 개별 반응이 필요하지만, 확장 2차 모델(augmented quadratic model)을 사용하면 23개의 개별 반응만으로 충분합니다. 8개 이상의 성분을 포함하는 혼합물의 경우 2차 실험 설계가 더 실용적이며, 본 연구진의 경험상 이러한 모델은 대개 통계적으로 유효합니다.
모든 효소 부하량은 최종 총 부하량(본 실험에서는 일반적으로 15 mg protein/g glucan)에 대한 백분율로 표시합니다. "핵심(core)" 효소의 경우, 하한선을 5%로 설정합니다. 이 한계치는 핵심 효소가 0%로 존재할 경우 Glc 및/또는 Xyl의 수율이 매우 낮거나 거의 없었다는 당사의 경험을 바탕으로 도출되었습니다. 너무 많은 샘플에서 Glc 또는 Xyl 수율이 매우 낮게 나타나면 모델의 품질이 저하됩니다. 하한선을 설정하면 결과적으로 상한선이 결정됩니다. 즉, 6개 성분 실험에서 각 단일 성분의 하한선을 5%로 설정하면, 각 단일 성분의 상한선은 75%가 됩니다. "보조(accessory)"로 간주되는 다른 모든 효소의 하한선은 0%로 설정합니다. "핵심"과 "보조"는 어느 정도 임의적인 지정이며 기질에 따라 달라지지만, 당사의 연구에서 옥수수대(corn stover)로부터 Glc를 방출하기 위한 핵심 효소는 T. reesei 유래의 다음 효소들로 구성됩니다: CBH1 (Cel7A로도 알려짐), CBH2 (Cel6A), EG1 (Cel7B), BG (β-glucosidase), EX3 (endo-β1,4-xylanase, GH10) 및 BX (β-xylosidase).
1. 효소 생산
2. 실험의 설계
3. 효소 가수 분해
4. Glc 및 Xyl의 결정
5. 데이터 분석
6. GENPLAT와 대표 검색 결과 :
(1) 개인 순수한 단백질의 최적화된 혼합물의 창조. 결과는 효소가 중요있는 표시, 그리고 어떤 비율로, 또한 어떤 효소는 중요하지 않습니다. T. 풍부 일부 단백질 이러한 Cip1 및 Cip2로 reesei secretome은 (Nagendran 외., 2009), 암모니아 섬유 확장 (AFEX) 또는 알칼리 hyd에 의해 pretreated 옥수수 여물에서 Glc 릴리스에 역할을하지 나타납니다 로겐, 과산화수소 (AHP) (Banerjee 외., 2010b). 반면에, 일부 단백질이 예기치 않게 중요합니다. 예를 들어, Glycosyl 하이드 롤 레이스 가족 10 11 엔도 - xylanases는 Glc 릴리스 모두 중요하다, 한 xylanase이 다른 (. Banerjee 외, 2010b, C)를 대신할 수 없습니다. Cel61A, T.의 사소한 단백질 reesei secretome 아주 Glc 중요하지만 릴리스 Xyl되지 않습니다. 다른 하나 또는 다른 (Banerjee 외., 2010c)에 필요한 반면 일부 효소는 Glc 및 Xyl 모두 릴리스 중요합니다.
0.94 MG / ML (즉, 비 최적화된 혼합물)의 농도 16 구성 요소 각각을 포함하는 합성 혼합은 AFEX - pretreated DDG에서 사용할 수있는 Glc의 38 %를 발표했다. 동일한 가수 분해 조건 하에서 최적의 혼합이되는 16 구성 요소의 농도가 0퍼센트에서 32 %로였다 (그림 2) Glc의 52 %를 발표했다. 이 실험은 정의 혼합 건설의 유틸리티를 보여줍니다.
_content "다른 전처리 / 기판 조합에 최적화된 칵테일> (2) 창조. 현재 상업 cellulase의 준비은"한 - 크기 - 맞는 - 모든 ". 현실에서 최고의 칵테일은 기판과 전처리 모두에 따라 달라집니다. 하나의 제품 Accellerase 1000 같은 방법으로 pretreated 다양한 기판에서 서로 다른 pretreatments (그림 1)에 노출 동일한 기판 다른 수율을 제공 등. 우리는 여러 pretreatments 및 mutiple feedstocks (Banerjee 동부 표준시에 대한 순수한 효소의 혼합물을 최적화하는 GENPLAT를 사용했습니다 알., 2010c). 그림 2는 16 순수한 효소의 최적 효소 비율이 AFEX - pretreated 옥수수 여물, AHP - pretreated 옥수수 여물, 그리고 AFEX - pretreated DDG에 대한 다른 방법을 보여줍니다. 단 11 효소가 그림에 표시됩니다. 2 최적의 이유 나머지 다섯 (Cel61B, AbfB, Cip1, Cip2, 그리고 Cel12A)의 비율은 (Banerjee 외., 2010c) 0 %가된다는 것을 발견했다.(3) 소설 효소 발견 T. 이외 버섯의 추출물을 만들었습니다 reesei와 A. 니제르는 다른 기판에 성장. 핵심 세트에 추가하면 하나의 특정 추출물 Glc 수율이 없어졌다. 책임 단백질은 정제과 (Banerjee와 월튼, 발표되지 않은 결과) 상업적 효소 준비에 존재하지 않는 소설 glycosyl 하이드 롤 레이스로 표시되었다.
더 효소 (4) 발견. 의 저하에 대한 효소가 가장 중요 GENPLAT로 표시하는 데특히 바이오 매스, 우리는 효소가 개선 초점되어야하는 더 나은 이해를했습니다. 중요한 효소의 더 나은 예는 자연에서 검색하여 발견되거나 단백질 공학에 의해 만들 수 있습니다. (효소가 원하는 속성에 따라 여러 가지 방법으로 자사의 T. reesei의 상동체보다 "더"가 될 수있다, 예를 들어, 높은 특정 활동, 큰 시너지 효과는 proteolytic 감도, 또는 향상된 열적 안정성을 감소). 순수한 셀룰로스 또는 기타 인공 기판과 결과는 자연 리그노셀룰로오스성에 관련되지 않을 수 있기 때문에 그것이 현실 복잡한 칵테일 (아무 바이오 매스 효소가 격리 작동하지 않기 때문에 중요한) 중요한 현실적인 기판 (활용하기 때문에 GENPLAT는 잠재적으로 더 효소를 시금위한 의미있는 플랫폼을 제공합니다 자료).
(5) 상업 효소 최적화. 순수한 효소의 충분히 많은 양의 아직 현실 세계에서 존재하지 않습니다. 그들이 때까지 에탄올 프로ducers는 Accellerase 1000 MultifectXylanase와 같은 상용 제품에 의존해야합니다. 단, 상업 효소의 혼합물은 일반적으로 개인보다 더 나은 수행하고, GENPLAT은 여러 상업 효소의 최적 칵테일을 디자인하는 데 사용할 수 있습니다. 그림 3 네 상업 효소 준비의 혼합물을 최적화할 수 GENPLAT의 사용을 보여줍니다. AFEX - pretreated DDG에서 Glc의 릴리스에 대한 최적의 비율은 47% Accellerase1000, 27% Multifect Pectinase, 22% Novozyme 188, 그리고 4퍼센트 Multifect Xylanase (Banerjee 외., 2010c)으로 발견되었다. 그림 3B 네 효소 준비와 AFEX - DDG에서 Glc 수율의 차이를 보여줍니다, 최적화된 상업 혼합물은 높은 Glc 수율을 제공 혼자 Accellerase1000보다 SpezymeCP 혼자, 또는 16 요소 합성 혼합물. 이 실험은 또한 16 구성 요소 합성 혼합물은 상업 효소 중 하나 이상에 존재하는 최적의 Glc 릴리스에 필요한 하나 이상의 효소가없는 것을 나타냅니다. GENPLAT 우리 수에드는 구성 요소를 식별합니다.

그림 1. 하나가 상업 효소 준비는 모든 기판 모든 pretreatments 최적 않습니다. 다섯 기판 세 pretreatments은 (0.5 mm 입자 크기) 연삭 비슷한 조건 하에서 비교했다, 효소로드 (15 MG / G 글루칸) 및 가수 분해 조건 (48 시간, 50 ° C) 다른 AFEX - pretreated 기판. A.의 소화 Accellerase 1000 '와. 옥수수 여물의 B.는 소화 Accellerase 1000'와 세 가지 방법 (Banerjee 외를 참조하십시오., 2010c)에 의해 pretreated.

그림 2. AFEX - pretreated 옥수수 여물 (AFEX - CS), 알칼리 수소 과산화물 - pretreated 옥수수 여물 (AHP - CS) 또는 말린 AFEX - pretreated에서 Glc의 릴리스 11 효소의 최적 비율은 증류ERS '곡식 (AFEX - DDG). 데이터 Banerjee 외에서 있습니다. (2010c). 막대의 상단 숫자는 바이오 매스 샘플의 총 Glc의 비율로 Glc의 산출됩니다.

그림 3. A. AFEX - pretreated DDG에서 Glc의 릴리스에 대한 네 상업 효소 준비의 최적 혼합을 생산 GENPLAT의 사용합니다. Multifect Xylanase의 작은 기여 (4 %)를 만들어 그러므로이 3 원 그림에서 생략되었습니다. 동일한 가수 분해 조건 (15 MG / G 글루칸 효소, 48 H, 50 ° C)에 따라 서로 다른 효소 치료를 AFEX - DDG에서 B. Glc의 수확량이 . "4 - 구성 요소 상업은"그림에 표시된 실험에서 결정된 비율을했다. 3A.
그것은 널리 효소의 비용을 절감하는 경제적인 리그노셀룰로오스성 에탄올 산업의 발전에 중요하다는 인식됩니다. 현재 사용 가능한 상용 효소 칵테일은 여러 단백질 (Nagendran 외., 2009)의 복잡하고 제대로 정의 혼합물이며, 그들은 주로 산성 - pretreated 옥수수 여물에 사용에 대한 적응입니다. 더 효소 칵테일의 발전을 촉진하기 위해서는 여러 실험실 효소 발견과 특성화에 대한 높은 처리량 플랫폼을 개발했습니다. .; 데커 동부 표준시 로봇 효소 및 바이오 매스 slurries의 분배, 실험의 통계적 설계, 및 / 또는 Glc의 자동 결정 및 Xyl (베를린 외, 2007 :이 영역에서 노력도 GENPLAT에서 찾은 다음 속성 중 하나 이상을 포함해야 알 2009;. 김 외, 1998;. 킹 외, 2009).. GENPLAT는 대부분 6 구성 요소에서 분석할 수있는 효소 혼합물의 복잡 가장 크게, 이러한 이전의 노력을 확장최근 작품 이상의 16 이전 연구 (Banerjee 외., 2010c). 완만한은 엔드 오버 엔드 회전에 의해 소화하는 동안 믹싱, 및 GLU와 Xyl의 자동 colorimetric 결정 GENPLAT의 추가 주요 기능은 분배하는 동안 정지 여물의 slurries을 유지할 수 있습니다 비드 혼합 챔버 사용 (패들 저수지)입니다.
관심 없음 충돌 선언하지 않습니다.
이 작품은 에너지의 미국학과, 기본 에너지 과학 부문의 사무실에서 미국 에너지 대호 Bioenergy 연구 센터 계열 (과학 BER의 DOE 사무소 DE - FC02 - 07ER64494)과 부여 DE - FG02 - 91ER200021에 의해 부분적으로 투자되었다 화학 과학, Geosciences 및 Biosciences.의 우리는 그들의 자료와 개념적 공헌에 대한 존 스콧 - 크렉과 멜리사 Borrusch 감사드립니다.
사용 장비 및 소프트웨어 :
시약은 사용 :