Name: GENPLAT: zautomatyzowana platforma do odkrywania enzymów z biomasy i optymalizacji koktajli (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2011-10-24T13:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 38 s
Description: Poznaj zautomatyzowaną platformę GENPLAT do optymalizacji koktajli enzymatycznych dla degradacji biomasy lignocelulozowej. Metoda wykorzystuje systemy dozowania cieczy i oprogramowanie do projektowania eksperymentów w celu maksymalizacji wydajności cukrów fermentacyjnych.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Praca ta została częściowo sfinansowana przez Great Lakes Bioenergy Research Center Departamentu Energii USA (DOE Office of Science BER DE-FC02-07ER64494) oraz z grantu DE-FG02-91ER200021 z Departamentu Energii USA, Office of Basic Energy Sciences, Division of Chemical Sciences, Geosciences and Biosciences. Dziękujemy Johnowi Scott-Craigowi i Melissie Borrusch za ich wkład materiałowy i koncepcyjny.

1. Produkcja enzymu
<ol>
<li>Wytworzyć białka w Pichia pastoris poprzez klonowanie odpowiednich genów do wektorów pPICZ lub pPICZα i transformację do P. pastoris. Hodować komórki w partiach 300-ml w kolbach z przegrodami o pojemności 500-ml z indukcją metanolem co 24 hr (Banerjee et al., 2010a).</li>
<li>Skoncentrować i odsolić filtraty hodowli za pomocą filtracji przepływowej stycznej.</li>
<li>Przechowywać enzymy w małych aliquotach w 20% glicerolu w temperaturze -80°C. Zakres stężeń wynosi 1-10 mg/ml.</li>
</ol>
2. Projekt eksperymentu
<ol>
<li>Wprowadź do oprogramowania Design-Expert liczbę enzymów do przetestowania, ich górne i dolne proporcje (np. dolna proporcja 5% dla enzymów podstawowych) oraz typ projektu eksperymentalnego (np. kwadratowy lub sześcienny). </li>
<li>Oblicz ilość każdego enzymu w μg, którą należy dodać, aby uzyskać całkowite obciążenie wynoszące 15 mg/g glukanu, a następnie oblicz objętość każdego enzymu w μl do dodania do każdej reakcji. </li>
<li>Wygeneruj arkusze Excel określające naczynia źródłowe, studzienki źródłowe, naczynia docelowe, studzienki docelowe oraz objętości przenoszenia dla dozowania wody i enzymów zgodnie z projektem eksperymentalnym, a następnie zaimportuj je do oprogramowania Biomek FXP za pomocą funkcji transfer-from-file.</li>
</ol>
3. Hydroliza enzymatyczna
<ol>
<li>Zawiesinę biomasy zawiesić w 50 mM cytrynianie sodu o pH 4.8, zawierającym 5 μg/ml tetracykliny i 5 μg/ml cykloheksymidu, w zbiorniku z mieszadłem łopatkowym.</li>
<li>Za pomocą robota pipetować 200 μl zawiesiny do każdego dołka 96-dołkowej głębokiej płytki reakcyjnej, używając końcówek do pipet Span-8 1000-μl z odciętymi ostatnimi 0,5 cm. Zawiesinę wymieszać raz z prędkością 100 μl/sec, a następnie odessać taką samą objętość ze zbiornika z mieszadłem i rozdzielić do płytek.</li>
<li>Rozdzielić enzymy do tej samej płytki, korzystając z programu wprowadzonego do urządzenia Beckman FX.</li>
<li>Uszczelnić płytki przepieracalnymi matami z nakładkami.</li>
<li>Odwrócić i kilkakrotnie opukać płytki, aby przełamać napięcie powierzchniowe. Umieścić płytki w temperaturze 50°C na 48 hr w inkubatorze do hybrydyzacji, obracającym się z prędkością 10 rpm.</li>
</ol>
4. Oznaczanie Glc i Xyl
<ol>
<li>Wiruj płyty reakcyjne przez 3 min przy 1250 x g w wirówce z koszyczkami wahadłowymi.</li>
<li>Przenieś 100 μl supernatantu do standardowych płytek 96-dołkowych, używając modułu AP96 systemu Biomek FX.</li>
<li>Inkubuj płytki w temperaturze 90-95°C przez 10 min w celu inaktywacji enzymów, a następnie wiruj przy 1250 x g przez 30 sec.</li>
<li>Do pomiarów Glc przenieś 12 μl supernatantu do standardowych płytek 96-dołkowych. Dodaj 192 μl odczynnika oksydazy/peroksydazy glukozowej (GOPOD). Inkubuj płytki w temperaturze 50°C przez 20 min i zmierz absorbancję przy 510 nm w czytniku mikro płytek. Próbą kontrolną (blank) jest mieszanina reakcyjna bez enzymu.</li>
<li>Do pomiarów Xyl przenieś 4 μl do płytek 384-dołkowych. Dodaj odczynniki do analizy i odczytaj wyniki z płytek przy 340 nm. Próbą kontrolną (blank) jest mieszanina reakcyjna bez enzymu.</li>
</ol>
5. Analiza danych
<ol>
<li>Przelicz wartości absorbancji na procentową wydajność Glc i Xyl, opierając się na znanej zawartości Glc i Xyl w oryginalnej biomasie. Zaimportuj te wartości procentowe jako odpowiedzi do oprogramowania Design-Expert. Sprawdź parametry statystyczne, aby upewnić się, że spełnione zostały kryteria modelu robustnego.</li>
<li>Potwierdź eksperymentalnie predykcję najlepszego modelu.</li>
</ol>
6. Reprezentatywne wyniki uzyskane za pomocą GENPLAT: 
(1) Tworzenie zoptymalizowanych mieszanin poszczególnych czystych białek. Wyniki wskazują, które enzymy są istotne i w jakich proporcjach, a także które enzymy nie są istotne. Niektóre białka występujące w dużych ilościach w sekretomie T. reesei (Nagendran et al., 2009), takie jak Cip1 i Cip2, zdają się nie odgrywać żadnej roli w uwalnianiu Glc z słomy kukurydzianej poddanej wstępnej obróbce metodą AFEX (ammonia fiber expansion) lub AHP (alkaline hydrogen peroxide) (Banerjee et al., 2010b). Z drugiej strony, niektóre białka są nieoczekiwanie istotne. Na przykład endoksylanazy z rodzin glikozylohydrolaz 10 i 11 są obie ważne dla uwalniania Glc; jedna ksylanaza nie może zastąpić drugiej (Banerjee et al., 2010b,c). Cel61A, białko występujące w niewielkiej ilości w sekretomie T. reesei, jest bardzo ważne dla uwalniania Glc, ale nie Xyl. Niektóre enzymy są istotne dla uwalniania zarówno Glc, jak i Xyl, podczas gdy inne są niezbędne tylko dla jednego lub drugiego (Banerjee et al., 2010c). 
Syntetyczna mieszanina zawierająca 16 składników, z których każdy występował w stężeniu 0,94 mg/ml (tj. mieszanina nieoptymalizowana), uwolniła 38% dostępnego Glc z DDG poddanego obróbce AFEX. W identycznych warunkach hydrolizy mieszanina zoptymalizowana, w której stężenia 16 składników wahały się od 0% do 32%, uwolniła 52% Glc (Rys. 2). Eksperyment ten ilustruje użyteczność tworzenia zdefiniowanych mieszanin.
(2) Tworzenie zoptymalizowanych koktajli dla różnych kombinacji obróbki wstępnej i substratu. Obecne komercyjne preparaty celulaz są uniwersalne („one-size-fits-all”). W rzeczywistości najlepszy koktajl zależy zarówno od substratu, jak i od zastosowanej obróbki wstępnej. Pojedynczy produkt, taki jak Accellerase 1000, daje różne wydajności z różnych substratów poddanych tej samej obróbce wstępnej oraz z tego samego substratu poddanego różnym obróbkom wstępnym (Rys. 1). Wykorzystaliśmy program GENPLAT do optymalizacji mieszanin czystych enzymów dla wielu rodzajów obróbek wstępnych i wielu surowców (Banerjee et al., 2010c). Rysunek 2 pokazuje, jak optymalne proporcje 16 czystych enzymów różnią się dla słomy kukurydzianej poddanej obróbce AFEX, słomy kukurydzianej poddanej obróbce AHP oraz DDG poddanego obróbce AFEX. Na Rys. 2 przedstawiono tylko 11 enzymów, ponieważ ustalono, że optymalne proporcje pozostałych pięciu (Cel61B, AbfB, Cip1, Cip2 i Cel12A) wynoszą 0% (Banerjee et al., 2010c).
(3) Odkrywanie nowych enzymów. Tworzenie zoptymalizowanych mieszanin czystych białek jest procesem ciągłym. W miarę udostępniania nowych białek w formie czystej (z źródeł komercyjnych, poprzez ekspresję heterologiczną lub oczyszczanie), mogą być one systematycznie testowane poprzez dodawanie do obecnego, zoptymalizowanego zestawu. Nowe białka, które przyczyniają się do uwalniania Glc lub Xyl, stają się częścią nowego, zoptymalizowanego zestawu. W ten sposób GENPLAT staje się platformą do identyfikacji nowych enzymów służących do dekonstrukcji biomasy. Wykonaliśmy ekstrakty z grzybów innych niż T. reesei i A. niger, hodowanych na różnych podłożach. Jeden konkretny ekstrakt zwiększył wydajność Glc po dodaniu do naszego podstawowego zestawu. Odpowiedzialne za to białko zostało oczyszczone i zidentyfikowane jako nowa glikozylohydrolaza, która nie występuje w żadnym komercyjnym preparacie enzymatycznym (Banerjee i Walton, wyniki niepublikowane).
(4) Odkrywanie lepszych enzymów. Po wykazaniu za pomocą GENPLAT, które enzymy są najważniejsze dla degradacji konkretnej biomasy, mamy lepsze zrozumienie tego, na których enzymach należy skupić się w celu ich ulepszenia. Lepsze przykłady krytycznych enzymów można znaleźć w naturze lub stworzyć za pomocą inżynierii białek. (Enzym może być „lepszy” od swojego homologu z T. reesei na kilka sposobów, w zależności od pożądanej właściwości, np. poprzez wyższą aktywność właściwą, większą synergię, zmniejszoną wrażliwość proteolityczną lub zwiększoną stabilność termiczną). GENPLAT stanowi wartościową platformę do badania potencjalnie lepszych enzymów, ponieważ wykorzystuje realistycznie złożony koktajl (co jest istotne, gdyż żaden enzym biomasy nie działa w izolacji) oraz realistyczny substrat (co jest ważne, ponieważ wyniki uzyskane na czystej celulozie lub innych sztucznych substratach mogą nie mieć zastosowania w przypadku naturalnych materiałów lignocelulozowych).
(5) Optymalizacja enzymów komercyjnych. W rzeczywistości nie dysponujemy jeszcze wystarczająco dużymi ilościami czystych enzymów. Dopóki tak będzie, producenci etanolu muszą polegać na produktach komercyjnych, takich jak Accellerase 1000 i MultifectXylanase. Jednak mieszaniny enzymów komercyjnych zazwyczaj wykazują lepszą aktywność niż jakikolwiek pojedynczy enzym, a GENPLAT może zostać wykorzystany do zaprojektowania zoptymalizowanych koktajli składających się z wielu enzymów komercyjnych. Rysunek 3 przedstawia zastosowanie GENPLAT do optymalizacji mieszaniny czterech komercyjnych preparatów enzymatycznych. Ustalono, że optymalne proporcje dla uwalniania Glc z DDG poddanego obróbce AFEX wynoszą 47% Accellerase1000, 27% Multifect Pectinase, 22% Novozyme 188 oraz 4% Multifect Xylanase (Banerjee et al., 2010c). Rysunek 3B pokazuje różnice w wydajności Glc z AFEX-DDG przy zastosowaniu czterech preparatów enzymatycznych; zoptymalizowana mieszanina komercyjna daje wyższą wydajność Glc niż sam Accellerase1000, sam SpezymeCP lub 16-komponentowa mieszanina syntetyczna. Eksperyment ten wskazuje również, że w 16-komponentowej mieszaninie syntetycznej brakuje jednego lub więcej enzymów niezbędnych do optymalnego uwalniania Glc, które są obecne w jednym lub większej liczbie enzymów komercyjnych. GENPLAT może być wykorzystany do identyfikacji takich komponentów.
<img src="/files/ftp_upload/3314/3314fig1.jpg" alt="Wykresy słupkowe porównujące wydajność glukozy dla różnych surowców i obróbek wstępnych w badaniach nad biopaliwami." data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Rycina 1"> Rycina 1. Żaden pojedynczy komercyjny preparat enzymatyczny nie jest optymalny dla wszystkich substratów i wszystkich rodzajów obróbki wstępnej. Porównano pięć substratów i trzy rodzaje obróbki wstępnej w podobnych warunkach mielenia (rozmiar cząstek 0,5 mm), dawki enzymu (15 mg/g glukanu) oraz warunkach hydrolizy (48 hr, 50°C). A. Trawienie różnych substratów poddanych obróbce AFEX przy użyciu Accellerase 1000. B. Trawienie słomy kukurydzianej poddanej trzem różnym metodom obróbki wstępnej przy użyciu Accellerase 1000 (patrz Banerjee et al., 2010c).
<img src="/files/ftp_upload/3314/3314fig2.jpg" alt="Wykres słupkowy proporcji enzymów; porównanie obróbki wstępnej/surowca: AFEX CS, AHP CS, AFEX DDG." data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Rysunek 2"> Rysunek 2. Optymalne proporcje 11 enzymów dla uwalniania Glc z słomy kukurydzianej poddanej obróbce AFEX (AFEX-CS), słomy kukurydzianej poddanej obróbce alkalicznym nadtlenkiem wodoru (AHP-CS) lub wysuszonych ziarni z destylacji poddanych obróbce AFEX (AFEX-DDG). Dane pochodzą z pracy Banerjee i wsp. (2010c). Liczby nad słupkami przedstawiają wydajność Glc jako procent całkowitej zawartości Glc w próbce biomasy.
<img src="/files/ftp_upload/3314/3314fig3.jpg" alt="Wydajność glukozy: (A) Wykres trójskładnikowy; (B) Wykres słupkowy porównujący zabiegi enzymatyczne, wyniki analityczne." data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Rycina 3"> Rycina 3. A. Wykorzystanie GENPLAT do opracowania zoptymalizowanej mieszaniny czterech komercyjnych preparatów enzymatycznych w celu uwalniania Glc z DDG poddanego obróbce AFEX. Multifect Xylanase miał najmniejszy udział (4%) i zostałTherefore pominięty na tym wykresie trójskładnikowym. B. Wydajności Glc z AFEX-DDG przy różnych zabiegach enzymatycznych w identycznych warunkach hydrolizy (15 mg/g glukanu enzymu, 48 h, 50°C). „Komercyjna czteroskładnikowa” posiada proporcje określone na podstawie eksperymentu przedstawionego na Ryc. 3A.

<ol><li>Anderson, M. J., Whitcomb, P. J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aAnderson%2C+MJ+%22DOE+Simplified%3A+Practical+Tools+for+Effective+Experimentation%22">DOE Simplified: Practical Tools for Effective Experimentation</a>. , 2nd Edition, Productivity Press. New York. (2007).</li>
<li>Banerjee, G., Car, S., Scott-Craig, J. S., Borrusch, M. S., Aslam, N., Walton, J. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Synthetic+enzyme+mixtures+for+biomass+deconstruction%3A+production+and+optimization+of+a+core+set%5BTitle%5D)+AND+%22Biotechnol.+Bioengineer%22%5BJournal%5D)">Synthetic enzyme mixtures for biomass deconstruction: production and optimization of a core set.</a> Biotechnol. Bioengineer. 106, 707-720 (2010).</li>
<li>Banerjee, G., Car, S., Scott-Craig, J. S., Borrusch, M. S., Bongers, M., Walton, J. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Synthetic+multi-component+enzyme+mixtures+for+deconstruction+of+lignocellulosic+biomass%5BTitle%5D)+AND+%22Bioresour.+Technol%22%5BJournal%5D)">Synthetic multi-component enzyme mixtures for deconstruction of lignocellulosic biomass.</a> Bioresour. Technol. 101, 9097-9105 (2010).</li>
<li>Banerjee, G., Car, S., Scott-Craig, J. S., Borrusch, M. S., Walton, J. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rapid+optimization+of+enzyme+mixtures+for+deconstruction+of+diverse+pretreatment%2Fbiomass+feedstock+combinations%5BTitle%5D)+AND+%22Biotechnol.+Biofuels%22%5BJournal%5D)">Rapid optimization of enzyme mixtures for deconstruction of diverse pretreatment/biomass feedstock combinations.</a> Biotechnol. Biofuels. 3, 22-22 (2010).</li>
<li>Berlin, A., Maximenko, V., Gilkes, N., Saddler, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimization+of+enzyme+complexes+for+lignocellulose+hydrolysis%5BTitle%5D)+AND+%22Biotechnol.+Bioeng%22%5BJournal%5D)">Optimization of enzyme complexes for lignocellulose hydrolysis.</a> Biotechnol. Bioeng. 97, 287-296 (2007).</li>
<li>Decker, S. R., Brunecky, R., Tucker, M. P., Himmel, M. E., Selig, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High+throughput+screening+techniques+for+biomass+conversion%5BTitle%5D)+AND+%22Bioenerg.+Res%22%5BJournal%5D)">High throughput screening techniques for biomass conversion.</a> Bioenerg. Res. 2, 179-192 (2009).</li>
<li>Gao, D., Chundawat, S. P., Krishnan, C., Balan, V., Dale, B. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mixture+optimization+of+six+core+glycosyl+hydrolases+for+maximizing+saccharification+of+ammonia+fiber+expansion+%28AFEX%29+pretreated+corn+stover%5BTitle%5D)+AND+%22Bioresour.+Technol%22%5BJournal%5D)">Mixture optimization of six core glycosyl hydrolases for maximizing saccharification of ammonia fiber expansion (AFEX) pretreated corn stover.</a> Bioresour. Technol. 101, 2770-2781 (2010).</li>
<li>Harris, P. V., Welner, D., McFarland, K. C., Re, E., Poulsen, J. C. N., Brown, K., Salbo, R., Ding, H., Vlasenko, E., Merino, S., Xu, F., Cherry, J., Larsen, S. Y., LoLeggio, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Stimulation+of+lignocellulosic+biomass+hydrolysis+by+proteins+of+glycoside+hydrolase+family+61%3A+Structure+and+function+of+a+large%2C+enigmatic+family%5BTitle%5D)+AND+%22Biochemistry%22%5BJournal%5D)">Stimulation of lignocellulosic biomass hydrolysis by proteins of glycoside hydrolase family 61: Structure and function of a large, enigmatic family.</a> Biochemistry. 49, 3305-3316 (2010).</li>
<li>Kim, E., Irwin, D. C., Walker, L. P., Wilson, D. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Factorial+optimization+of+a+six-cellulase+mixture%5BTitle%5D)+AND+%22Biotechnol.+Bioeng%22%5BJournal%5D)">Factorial optimization of a six-cellulase mixture.</a> Biotechnol. Bioeng. 58, 494-501 (1998).</li>
<li>King, B. C., Donnelly, M. K., Bergstrom, G. C., Walker, L. P., Gibson, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+optimized+microplate+assay+system+for+quantitative+evaluation+of+plant+cell+wall-degrading+enzyme+activity+of+fungal+culture+extracts%5BTitle%5D)+AND+%22Biotechnol.+Bioeng%22%5BJournal%5D)">An optimized microplate assay system for quantitative evaluation of plant cell wall-degrading enzyme activity of fungal culture extracts.</a> Biotechnol. Bioeng. 102, 1033-1044 (2009).</li>
<li>Nagendran, S., Hallen-Adams, H. E., Paper, J. M., Aslam, N., Walton, J. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reduced+genomic+potential+for+secreted+plant+cell-wall-degrading+enzymes+in+the+ectomycorrhizal+fungus+Amanita+bisporigera%2C+based+on+the+secretome+of+Trichoderma+reesei%5BTitle%5D)+AND+%22Fung.+Genet.+Biol%22%5BJournal%5D)">Reduced genomic potential for secreted plant cell-wall-degrading enzymes in the ectomycorrhizal fungus Amanita bisporigera, based on the secretome of Trichoderma reesei.</a> Fung. Genet. Biol. 46, 427-435 (2009).</li>
<li>Rosgaard, L., Pedersen, S., Langston, J., Akerhielm, D., Cherry, J. R., Meyer, A. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+of+minimal+Trichoderma+reesei+cellulase+mixtures+on+differently+pretreated+barley+straw+substrates%5BTitle%5D)+AND+%22Biotechnol.+Prog%22%5BJournal%5D)">Evaluation of minimal Trichoderma reesei cellulase mixtures on differently pretreated barley straw substrates.</a> Biotechnol. Prog. 23, 1270-1276 (2007).</li>
</ol>

Nie zadeklarowano żadnych konfliktów interesów.

Powszechnie uznaje się, że obniżenie kosztów enzymów jest istotne dla rozwoju ekonomicznie opłacalnego przemysłu etanolu lignocelulozowego.
Obecnie dostępne komercyjne koktajle enzymatyczne są złożonymi i słabo zdefiniowanymi mieszaninami wielu białek (Nagendran et al., 2009), dostosowanymi głównie do zastosowania w przypadku słomy kukurydzianej poddanej obróbce kwasowej. 
Aby przyspieszyć opracowanie lepszych koktajli enzymatycznych, kilka laboratoriów stworzyło wysokoprzepustowe platformy do odkrywania i charakteryzacji enzymów. Działania w tym obszarze obejmowały jedną lub więcej z następujących właściwości, które znajdują się również w GENPLAT: robotyczne dozowanie enzymów i zawiesin biomasy, statystyczne planowanie eksperymentów i/lub zautomatyzowane oznaczanie Glc i Xyl (Berlin et al., 2007; Decker et al., 2009; Kim et al., 1998; King et al., 2009). GENPLAT rozwija te wcześniejsze osiągnięcia, przede wszystkim w zakresie złożoności analizowanych mieszanin enzymatycznych – od maksymalnie 6 składników w poprzednich badaniach do ponad 16 w naszej najnowszej pracy (Banerjee et al., 2010c). Dodatkowymi kluczowymi cechami GENPLAT są: zastosowanie komory mieszania z koralikami (zbiornik z mieszadłem), która pozwala utrzymać zawiesiny słomy w stanie zawieszenia podczas dozowania; delikatne mieszanie podczas trawienia poprzez rotację typu end-over-end oraz zautomatyzowane kolorymetryczne oznaczanie Glu i Xyl.

genplat: zautomatyzowana platforma do odkrywania enzymów rozkładających biomasę i optymalizacji koktajli enzymatycznych

GENPLAT: an Automated Platform for Biomass Enzyme Discovery and Cocktail Optimization

Wysoki koszt enzymów służących do dekonstrukcji biomasy stanowi główną przeszkodę w ekonomicznej konwersji surowców lignocelulozowych na płynne paliwa transportowe, takie jak etanol. Opracowaliśmy zintegrowaną platformę wysokoprzepustową, nazwaną GENPLAT, służącą do odkrywania i opracowywania nowych enzymów oraz koktajli enzymatycznych do uwalniania cukrów z różnorodnych kombinacji obróbki wstępnej i biomasy. GENPLAT składa się z czterech elementów: pojedynczych czystych enzymów, statystycznego planowania doświadczeń, robotycznego pipetowania zawiesin biomasy i enzymów oraz zautomatyzowanego kolorymetrycznego oznaczania uwalnianych Glc i Xyl. Pojedyncze enzymy są otrzymywane poprzez ekspresję w Pichia pastoris lub Trichoderma reesei, albo poprzez oczyszczanie chromatograficzne z komercyjnych koktajli lub ekstraktów z nowych mikroorganizmów. Modele mieszanin w układzie sympleksowym (ułamkowy plan czynnikowy) są opracowywane przy użyciu komercyjnego oprogramowania statystycznego do planowania doświadczeń. Mieszaniny enzymatyczne o wysokim stopniu złożoności są przygotowywane za pomocą robotycznego pipetowania w formacie 96-dołkowym. Pomiar uwalnianych Glc i Xyl jest zautomatyzowany przy użyciu enzymatycznych testów kolorymetrycznych. Zoptymalizowane mieszaniny enzymatyczne zawierające nawet 16 składników zostały przetestowane na różnych kombinacjach surowców i metod obróbki wstępnej.
GENPLAT jest dostosowany do mieszanin czystych enzymów, mieszanin produktów komercyjnych (np. Accellerase 1000 i Novozyme 188), ekstraktów z nowych mikroorganizmów lub ich kombinacji. Aby przygotować i przetestować mieszaniny &tilde;10 czystych enzymów wymaga mniej niż 100 &mu;g każdego białka i mniej niż 100 reakcji łącznie, przy końcowym całkowitym obciążeniu wynoszącym 15 mg białka/g glukanu. Wykorzystujemy enzymy z kilku źródeł. Enzymy można oczyszczać ze źródeł naturalnych, takich jak hodowle grzybów (np. Aspergillus niger, *Cochliobolus carbonum*, i Galerina marginata), lub mogą być wytwarzane poprzez ekspresję genów kodujących (pozyskanych z rosnącej liczby sekwencji genomów mikrobialnych) w gospodarzach takich jak E. coli, Pichia pastorislub grzyb nitkowaty, taki jak T. reeseiBiałka można również oczyszczać z komercyjnych koktajli enzymatycznych (np. Multifect Xylanase, Novozyme 188). Coraz więcej czystych enzymów, w tym glikozylohydrolazy, esterazy aktywne wobec ścian komórkowych, proteazy i liaz, jest dostępnych z komercyjnych źródeł, np. Megazyme, Inc. (www.megazyme.com), NZYTech (www.nzytech.com) oraz PROZOMIX (www.prozomix.com).
Oprogramowanie Design-Expert (Stat-Ease, Inc.) służy do tworzenia projektów sieci splotowych (simplex-lattice designs) oraz analizy odpowiedzi (w tym przypadku uwalniania Glc i Xyl). Mieszaniny zawierają od 4 do 20 składników, których proporcje mogą wynosić od 0 do 100%. Punkty pomiarowe obejmują zazwyczaj wierzchołki skrajne oraz wystarczającą liczbę punktów pośrednich, aby wygenerować poprawny model. W terminologii planowania eksperymentów większość naszych badań to eksperymenty „mieszaninowe”, co oznacza, że suma wszystkich składników odpowiada całkowitemu, stałemu obciążeniu białkiem (wyrażonemu jako mg/g glukanu). Liczba mieszanin w sieci splotowej zależy zarówno od liczby składników w mieszaninie, jak i stopnia wielomianu (kwadratowego lub sześciennego). Na przykład eksperyment z 6 składnikami będzie wymagał 63 oddzielnych reakcji przy zastosowaniu rozszerzonego modelu sześciennego, który pozwala wykryć interakcje trójstopniowe, podczas gdy przy rozszerzonym modelu kwadratowym koniecznych jest tylko 23 pojedynczych reakcji. W przypadku mieszanin zawierających więcej niż osiem składników bardziej praktyczny jest kwadratowy projekt eksperymentalny, a w naszym doświadczeniu takie modele są zazwyczaj istotne statystycznie.
Wszystkie dawki enzymów są wyrażone jako procent całkowitej dawki końcowej (która w naszych eksperymentach wynosi zazwyczaj 15 mg białka/g glukanu). Dla enzymów „kluczowych” dolna granica procentowa została ustalona na 5%. Granica ta wynika z naszego doświadczenia, zgodnie z którym wydajności Glc i/lub Xyl były bardzo niskie, jeśli jakikolwiek enzym kluczowy występował w stężeniu 0%. Słabe modele wynikają z zbyt wielu próbek wykazujących bardzo niskie wydajności Glc lub Xyl. Ustalenie dolnej granicy z kolei determinuje granicę górną. Oznacza to, że w przypadku eksperymentu sześcioelementowego, jeśli dolna granica dla każdego pojedynczego składnika wynosi 5%, górna granica każdego pojedynczego składnika wyniesie 75%. Dolne granice wszystkich pozostałych enzymów uznanych za „akcesoryjne” zostały ustawione na 0%. Oznaczenia „kluczowe” i „akcesoryjne” są w pewnym stopniu arbitralne i będą się różnić w zależności od substratu, ale w naszych badaniach enzymy kluczowe dla uwalniania Glc z kolb kukurydzy obejmują następujące enzymy z T. reesei: CBH1 (znany również jako Cel7A), CBH2 (Cel6A), EG1 (Cel7B), BG (β-glukozydaza), EX3 (endo-β1,4-ksylanaza, GH10) oraz BX (β-ksylozydaza).
<div id="myEventWatcherDiv">
	 </div>

GENPLAT (GLBRC Enzyme Platform) to zautomatyzowana platforma służąca do odkrywania i optymalizacji koktajli enzymatycznych do degradacji biomasy. Może ona zostać przystosowana do wielu rodzajów surowców oraz mieszanin enzymów zawierających wiele składników.

GENPLAT: zautomatyzowana platforma do odkrywania enzymów rozkładających biomasę i optymalizacji koktajli enzymatycznych

Wysoki koszt enzymów wykorzystywanych do dekonstrukcji biomasy stanowi główną przeszkodę w ekonomicznie opłacalnej konwersji surowców lignocelulozowych na paliwa płynne ...

W tej procedurze mieszaniny enzymatyczne służące do konwersji biomasy lignocelulozowej na cukry wolne są optymalizowane przy użyciu zautomatyzowanego systemu znanego jako platforma enzymatyczna A-G-L-B-R-C lub gen plat. W pierwszej kolejności, przy użyciu oprogramowania do planowania eksperymentów (DOE), opracowany zostaje model mieszanin, w którym od czterech do 18 różnych enzymów jest łączonych w maksymalnie 96 różnych proporcjach. Następnie biomasa i enzymy są dozowane do 96-dołkowych płytek głębokich za pomocą zrobotyzowanego systemu do obsługi cieczy.Płytki są szczelnie zamknięte i inkubowane przez 48 godzin w temperaturze 50 °C. Po inkubacji próbki z dołków są pobierane za pomocą zautomatyzowanego systemu do obsługi cieczy, a poziom wolnej glukozy i ksylozy jest mierzony przy użyciu kolorymetrycznego testu z wykorzystaniem sprzężonych enzymów. Następnie wykorzystuje się oprogramowanie do planowania eksperymentów (Design of Experiments), aby ustalić, które kombinacje enzymów dają maksymalną ilość wolnej glukozy i ksylozy.Ogólnym celem tej procedury jest jednoczesne przetestowanie wydajności różnych koktajli enzymatycznych w konwersji lignocelulozowych materiałów biomasowych w cukry fermentowalne do produkcji etanolu, z nadrzędnym celem obniżenia kosztów produkcji biopaliw. Chociaż metoda ta jest stosowana głównie do analizy koktajli enzymatycznych na alkalicznie poddanej obróbce kukurydzy, można ją dostosować do dowolnej obróbki wstępnej dowolnego surowca, takiego jak korytowa topola, trawa rozkoszowa czy wysłodki po gorzelnictwie. Technikę tę można wykorzystać do odkrywania nowych enzymów istotnych dla dekonstrukcji biomasy oraz do znajdowania lepszych przykładów znanych enzymów.Chociaż enzymy wykorzystywane do płytek gem mogą pochodzić z różnych źródeł, enzymy użyte w tej demonstracji są otrzymywane poprzez ekspresję PPIC lub PPIC alpha w komórkach Pia Pastis gro w 300 mililitrowych partiach w kolbach z przegrodami o pojemności 500 mililitrów przez trzy dni. Następnie, przez kolejne cztery dni, przeprowadza się indukcję metanolem co 24 godziny po ostatnim dniu indukcji metanolem. Próbki przelewa się do systemu filtracji przepływu stycznego z membraną o progu odcięcia 10 kilodalton w celu zagęszczenia i odsolenia hodowli.Następnie przeprowadza się wymianę buforu w filtrtach, używając pięciokrotnej objętości 25 milimolowego octanu sodu o pH pięć, a następnie zagęszcza się próbkę, aby uzyskać objętość od 10 do 25 mililitrów. Stężenie białka mierzy się metodą BCA, stosując BSA jako standard; końcowe stężenie roztworów zapasowych enzymu powinno wynosić od 0,5 do 10 miligramów na mililitr. Enzymy przechowuje się w małych alikwotach w 20% glicerolu w temperaturze minus 80 stopni Celsjusza w celu stworzenia prostych układów sieciowych.Zacznij od uruchomienia programu Design Expert na komputerze. Wprowadź liczbę enzymów do przetestowania oraz górne i dolne udziały. Na przykład, dolny udział dla enzymów rdzeniowych wynoszący 5%, a następnie określ, czy projekt eksperymentu ma charakter kwadratowy czy sześcienny.W programie Excel dla mieszanin składających się z więcej niż ośmiu komponentów konieczne jest zastosowanie metody kwadratowej. Oblicz ilość każdego enzymu w mikrogramach, którą należy dodać, aby uzyskać całkowity ładunek 15 miligramów na gram glukanu na próbkę. Następnie, w oparciu o stężenia białek w roztworach zapasowych, oblicz objętość każdego enzymu w mikrolitrach, którą należy dodać do każdej reakcji.Wygeneruj dodatkowe arkusze w programie Excel, określając źródłowe studzienki LabWare, docelowy pojemnik LabWare, studzienki docelowe oraz objętości transferu dla dozowania wody i enzymów zgodnie z planem doświadczalnym. Następnie zaimportuj arkusz do oprogramowania Biome FX, korzystając z funkcji transferu z pliku, aby przygotować wstępnie przetworzoną zawiesinę biomasy z pieca kukurydzianego. Wsyp wysuszoną biomasę do młynka Wiley i zmiel ją tak, aby przeszła przez sito o oczkach 0,5 millimeter.Zebrać zmieloną biomasę do zlewki. Zawartość glukanu mierzy się standardowymi metodami, zgodnie z opisem w publikacji JoVE dotyczącą kompleksowej analizy składu cząsteczkowego ścian komórkowych roślin, część pierwsza: lignina. Po oznaczeniu zawartości glukanu wymieszać biomasę z buforem cytrynianu sodu w taki sposób, aby końcowa koncentracja glukanu wynosiła 0,5%. Włączyć zbiornik z mieszadłem łopatkowym i wlać do niego zawiesinę biomasy.Podczas gdy enzymy pozostają w lodzie, ilość każdego z nich jest zależna od wielkości eksperymentu w celu dozowania biomasy. W celu przygotowania szerokich końcówek do zawiesin należy użyć żyletki, aby odciąć ostatnie 0,5 centymetra z końcówek ośmiu pipet o pojemności 100 µL.Przycięte końcówki SPAN eight mogą być ponownie wykorzystane. Po przycięciu umieść końcówki w pudełku do pipet w taki sposób, aby mogły być automatycznie pobierane przez SPAN eight. Instrument ten jest wyposażony w moduł SPAN eight z funkcją końcówek jednorazowych, który umożliwia dozowanie poszczególnych roztworów do oddzielnych studzienek, oraz stały moduł AP 96, który może przenosić 96 identycznych roztworów jednocześnie do płytki 96-dołkowej; następnie przygotuj układ pokładu systemu do obsługi cieczy.Zestaw ten składa się z jednej 96-dołkowej płytki reakcyjnej, pokrywy pudełka na końcówki zawierającej wodę, statywu z enzymami w probówkach typu eend orph o pojemności 1,5 ml oraz kilku pełnych pudełek z końcówkami w pozycjach na pokładzie, zgodnie z programowaniem w ustawieniach instrumentu. Po przygotowaniu pokładu należy sprawdzić program pod kątem błędów. Uruchom urządzenie Beckman fx.Ramię SPAN eight najpierw pipetuje 200 µL zawiesiny biomasy do każdej studni 96-dołkowych głębokich płytek reakcyjnych. Następnie moduł SPAN eight dozuje enzymy do poszczególnych studni, zgodnie z arkuszem kalkulacyjnym zaimportowanym do oprogramowania Biome FX. Po zakończeniu pipetowania należy wyjąć 96-dołkową głęboką płytkę z platformy.Uszczelnij płytkę za pomocą maty uszczelniającej lub zakrętki. Następnie odwróć płytkę i stuknij nią raz lub dwa razy, aby przełamać napięcie powierzchniowe. Umieść płytkę w piecu do hybrydyzacji na 48 godzin po wirowaniu w inkubatorze.Płytkę 96-dołkową o głębokich dołkach wirować przez trzy minuty przy 1 500 ×g w wirówce z ruchomymi gondolami, podczas gdy płytka obraca się. Zaprogramować urządzenie Beckman FX tak, aby za pomocą modułu AP 96 pipetować 100 µL z każdego dołka do zwykłej płytki 96-dołkowej. Następnie, po wirowaniu, umieścić płytkę w urządzeniu i rozpocząć pipetowanie.Po zakończeniu pipetowania inkubuj płytki w temperaturze 100 °C przez 10 minut na podgrzewaczu do płytek w celu inaktywacji enzymów, a następnie wiruj płytkę z prędkością 1 500 ×g przez 30 sekund. W przypadku pomiarów GLC najpierw dodaj 192 µL odczynnika oksydazy glukozowej i peroksydazy, korzystając z programu napisanego dla modułu AP 96 urządzenia Beckman fx.Następnie za pomocą modułu AP 96 przenieś 12 µL próbki do standardowej płytki 96-dołkowej. Inkubuj płytki w temperaturze 50 °C przez 20 minut i zmierz absorbancję przy 510 nm za pomocą czytnika mikroplatek. W przypadku pomiarów xlo dodaj odczynniki testowe zgodnie z instrukcją zestawu.Następnie za pomocą modułu AP 96 przenieś 4 µL z każdej studzienki do płytek 384-dołkowych i zmierz absorbancję przy 340 nm. Przeprowadź analizę danych zgodnie z opisem w załączonym dokumencie, korzystając z oprogramowania Design Expert. Porównano pięć substratów i trzy rodzaje wstępnej obróbki w analogicznych warunkach: rozmiar cząstek po mieleniu 0,5 mm, załadunek enzymu 15 mg/g glukanu oraz te same warunki hydrolizy.48 godzin w temperaturze 50 °C, co widać tutaj. Widoczne są wyraźne różnice między surowcami oraz między metodami obróbki wstępnej. Ewidentnie koktajl enzymatyczny accelerates 1000 sam w sobie nie jest w stanie zniwelować całej zmienności obserwowanej w przypadku obróbek wstępnych i surowców.Niniejszy eksperyment porównuje kukurydzę przeznaczoną na opał poddaną wstępnej obróbce FEX (oznaczoną jako A-F-E-X-C-S), kukurydzę przeznaczoną na opał poddaną wstępnej obróbce nadtlenkiem w środowisku zasadowym (A-H-P-C-S) oraz suszone ziarna gorzelnicze poddane wstępnej obróbce FEX (A-F-E-X-D-D-G). Liczby nad słupkami przedstawiają wydajność glukozy jako procent całkowitej zawartości glukozy w próbce biomasy. Należy zauważyć, że skład koktajli różni się znacząco w zależności od zastosowanej wstępnej obróbki oraz rodzaju substratu biomasowego.Choć głównym zastosowaniem gem plat jest tworzenie syntetycznych mieszanin czystych enzymów, może on być również wykorzystywany do wytwarzania zoptymalizowanych mieszanin komercyjnych preparatów enzymatycznych. Panel A przedstawia schemat czterech enzymów zoptymalizowanych pod kątem uwalniania glukozy z A-F-E-X-D-D-G, a panel B prezentuje uzyskane wydajności z zastosowaniem tej zoptymalizowanej mieszaniny w porównaniu z trzema innymi preparatami enzymatycznymi. Właśnie zademonstrowaliśmy wykorzystanie gen plat w celu wspomagania rozkładu biomasy przy użyciu poszczególnych czystych enzymów.Każdy enzym wykazuje specyficzną aktywność katalityczną, która przyczynia się do pełnego rozkładu ścian komórkowych roślin do pojedynczych cukrów. Jednakże, aby ocenić znaczenie enzymu w dekonstrukcji biomasy, nie jest konieczne znanie jego dokładnej aktywności katalitycznej. Wykorzystując Gen pla, wiedza o tym, które enzymy są istotne i w jakich proporcjach, ma kluczowe znaczenie dla ukierunkowania bioprospekcji.W przypadku nowych enzymów do inżynierii białek oraz rozwoju organizmów do skonsolidowanego przetwarzania biologicznego, wyniki bywają czasami zaskakujące. Na przykład odkryliśmy, że w celu uwalniania glukozy z Conover kombinacja dwóch niezwiązanych ze sobą Xin ais jest skuteczniejsza niż każdy z tych Xin stosowany pojedynczo. Stwierdziliśmy również, że lepsza manaza jest istotna dla uwalniania glukozy z suchych wysłodów gorzelnianych.Mimo że materiał ten ma niską zawartość i wydajność, metoda ta utoruje drogę badaczom do opracowania jeszcze lepszych koktajli enzymatycznych dla różnych warunków. Nie trzeba nawet znać enzymatycznej funkcji konkretnego białka, aby przetestować jego wkład w dekonstrukcję lignocelulozy.

genplat-an-automated-platform-for-biomass-enzyme-discovery-cocktail

Research

JoVE Journal

Bioengineering

Bioinżynieria

GENPLAT: zautomatyzowana platforma do odkrywania enzymów biomasy i optymalizacji koktajli enzymatycznych

Niniejszy protokół opisuje wysokoprzepustowy screening aktywności celulolitycznej z biblioteki metagenomicznej eksprymowanej w Escherichia coli. Screening opiera się na analizie w roztworze, jest wysoce zautomatyzowany i wykorzystuje chemię jednopojemnikową w mikropłytkach 384-dołkowych, z końcowym odczytem w postaci pomiaru absorbancji.

Wysokoprzepustowy screening aktywności celulazy w procesie biominingu z bibliotek metagenomicznych

Opisano prostą i szybką metodę określania potencjału sacharyfikacji dla dużej liczby próbek biomasy roślinnej. Zautomatyzowana platforma do tej analizy obejmuje przygotowanie biomasy roślinnej do analizy w płytkach 96-dołkowych, a następnie przeprowadzenie obróbki wstępnej, hydrolizy oraz kwantyfikacji uwolnionych cukrów.

Wysokoprzepustowy test sacharyfikacji materiałów lignocelulozowych

W tym filmie demonstrujemy wysokoprzepustowy test do badania przesiewowego enzymów aktywnych węglowodanowo przy użyciu nierozpuszczalnych chromogennych substratów polimerowo-hydrożelowych. Enzym rozkłada te substraty do rozpuszczalnego kolorowego produktu, który można określić ilościowo, mierząc intensywność koloru produktu.

Test przesiewowy enzymów na bazie hydrożelu polimerowego chromogenicznego: wysokoprzepustowa metoda badania przesiewowego enzymów aktywnych węglowodanami przy użyciu substratów syntetycznych

Ten film demonstruje test do badania enzymów skutecznych w degradacji złożonych polisacharydów w biomasie roślinnej przy użyciu nierozpuszczalnej biomasy chromogenicznej lub ICB. Enzymy hydrolizują ICB w celu uwolnienia rozpuszczalnych oligosacharydów związanych z barwnikiem, a aktywność enzymu ocenia się za pomocą analizy kolorymetrycznej produktu reakcji.

Badania przesiewowe nierozpuszczalnych enzymów chromogennych na bazie biomasy: test oceniający aktywność degradacji enzymów rozkładających biomasę roślinną

Kompleksy białkowe katalizują kluczowe funkcje komórkowe. Szczegółowa charakterystyka funkcjonalna i strukturalna wielu istotnych kompleksów wymaga produkcji rekombinowanej. MultiBac to system komórkowy bakulowirusa/owadów specjalnie przystosowany do ekspresji białek eukariotycznych i ich kompleksów. MultiBac został wdrożony jako platforma o otwartym dostępie, a standardowe procedury operacyjne zostały opracowane w celu maksymalizacji jego użyteczności.

Platforma do produkcji kompleksu białkowego MultiBac w EMBL

Ta praca przedstawia metodę wysokoprzepustowych badań przesiewowych przy użyciu uniwersalnego systemu badań przesiewowych enzymów genetycznych, który teoretycznie można zastosować do ponad 200 enzymów. W tym przypadku pojedynczy system przesiewowy identyfikuje trzy różne enzymy (lipazę, celulazę i fosfatazę alkaliczną), po prostu zmieniając zastosowany substrat (octan p-nitrofenylu, p-nitrofenylo-β-D-celobiozyd i fosforan fenylu).

Badania przesiewowe wielu enzymów przy użyciu wysokoprzepustowego systemu badań przesiewowych enzymów genetycznych

Opisano wysokoprzepustowy test do badań przesiewowych enzymów. Ten multipleksowany, gotowy do użycia zestaw testowy składa się z wstępnie wybranych substratów Chromogennego Polymeru Hydrogelu (CPH) i złożonych Inierozpuszczalnych wC hromogennych substratach ioB (ICB). Enzymy docelowe to endoenzymy i proteazy rozkładające polisacharydy.

Wysokoprzepustowe badania przesiewowe enzymów rozkładających węglowodany przy użyciu nowatorskich zestawów do oznaczania nierozpuszczalnych substratów chromogennych

Ten manuskrypt opisuje ogólne podejście do projektowania dostosowanych do potrzeb pożywek do uprawy mikrobiologicznej. Jest to możliwe dzięki iteracyjnemu procesowi pracy, łączącemu eksperymentalny projekt oparty na Krigingu i technologię mikrobioreaktorów w celu uzyskania wystarczającej przepustowości uprawy, która jest wspierana przez robotykę laboratoryjną w celu zwiększenia niezawodności i szybkości przygotowywania pożywek do pracy z cieczami.

Ogólny protokół optymalizacji produkcji białek heterologicznych przy użyciu technologii zautomatyzowanych mikrobioreaktorów

Tutaj prezentujemy łatwe w użyciu protokoły produkcji i oczyszczania metabolitów diterpenoidowych poprzez kombinatoryczną ekspresję enzymów biosyntetycznych w Escherichia coli lub Nicotiana benthamiana, a następnie chromatograficzne oczyszczanie produktu. Otrzymane metabolity nadają się do różnych badań, w tym charakterystyki struktury molekularnej, badań funkcjonalnych enzymów i testów bioaktywności.

Indywidualne podejście do enzymatycznej produkcji i oczyszczania naturalnych produktów diterpenoidowych

Protokół ten zapewnia metodę systematycznej globalnej optymalizacji genetycznie kodowanych bioczujników poprzez wspomagane automatyzacją generowanie i ocenę bibliotek genetycznych. Jest to połączone z metodologiami projektowania eksperymentów w celu usprawnienia eksperymentów i umożliwienia selekcji komponentów genetycznych w celu dostrojenia bioczujników do określonych wyników projektu.

Efektywne pobieranie próbek z genetycznie zakodowanej przestrzeni projektowej biosensorów możliwe dzięki projektowaniu eksperymentów i automatyzacji przepływu pracy

Ten protokół przedstawia standardowy przepływ wysokowydajnego przesiewania dla mikroorganizmów przemysłowych. Obejmuje ono konstruowanie biblioteki mutantów poprzez mutagenezę ARTP, przeprowadzanie pozytywnego przesiewania kropel za pomocą zautomatyzowanych mikrofluidów i następnie weryfikację wyników. Niezawodność przepływu została zweryfikowana poprzez przesiewanie wysokowydajnych szczepów B. coagulans.

Przesiewowe badanie wysokowydajne mutantów Bacillus coagulans hiperprodukujących kwas L-mlekowy za pomocą zautomatyzowanej platformy mikrofluidycznej kroplowej

Poznaj zautomatyzowaną platformę GENPLAT do optymalizacji koktajli enzymatycznych dla degradacji biomasy lignocelulozowej. Metoda wykorzystuje systemy dozowania cieczy i oprogramowanie do projektowania eksperymentów w celu maksymalizacji wydajności cukrów fermentacyjnych.

GENPLAT: zautomatyzowana platforma do odkrywania enzymów rozkładających biomasę i optymalizacji koktajli enzymatycznych

Przeglądaj więcej filmów