Получение полигидроксиалканоата с помощью культуры Pseudomonas helmanticensis в нестерильных средах, содержащих глицерин и додецилсульфат натрия

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Получаемые биосинтетическим путем с помощью бактерий Pseudomonas поли-3-гидроксиалканоаты (ПГА) являются перспективной заменой традиционных пластиков. Снизить стоимость производства ПГА за счет уменьшения энергозатрат можно при использовании питательных сред, не прошедших паровую стерилизацию. Культивирование бактерий Pseudomonas, устойчивых к додецилсульфату натрия (SDS), на содержащих SDS нестерильных средах позволяет получить биомассу, состоящую преимущественно из продуцента ПГА. При этом SDS играет роль антимикробного агента, подавляющего рост посторонних микроорганизмов. В настоящей работе использовалась SDS-устойчивая культура Pseudomonas helmanticensis и среды, содержащие глицерин и SDS. Концентрации источников углерода (глицерин) и азота оптимизированы с помощью эксперимента, поставленного по центральному композиционному ротатабельному плану. Варьировались концентрация субстрата C и соотношение C/N между содержанием в среде глицерина и источника азота. Построение зависимости степени конверсии субстрата в ПГА от С и C/N проводилось в среде программирования R. Построенная модель адекватно описывает экспериментальные данные при уровне значимости 0,05 (дисперсия адекватности регрессионного уравнения 4,1×10-2, R2 =0,98). Рассчитанная с помощью модели степень конверсии глицерина в ПГА составляет 6,9±0,4%. В оптимизированных условиях (0,61 г/л источника азота, 8,4 г/л глицерина, 96 ч) P. helmanticensis конвертирует 7,0% субстрата в ПГА со средней длиной мономерных звеньев. С помощью метагеномного анализа 16S рРНК показано, что доля посторонних бактерий при культивировании P. helmanticensis на нестерильной среде, содержащей 0,5 г/л SDS, составляет 2%.

Об авторах

И. Н. Зубков

Всероссийский научно-исследовательский институт пищевых добавок – филиал «ФНЦ Пищевых систем им. В. М. Горбатова» РАН

Email: zub-i@bk.ru

Ю. С. Букин

Лимнологический институт СО РАН

Email: bukinyura@mail.ru

П. Н. Сорокоумов

Всероссийский научно-исследовательский институт пищевых добавок – филиал «ФНЦ Пищевых систем им. В. М. Горбатова» РАН

Email: sorokoumov_pavel@mail.ru

С. М. Шишлянников

Всероссийский научно-исследовательский институт пищевых добавок – филиал «ФНЦ Пищевых систем им. В. М. Горбатова» РАН

Email: sershilin@gmail.com

Список литературы

  1. Junyu Z., Shishatskaya E. I., Volova T. G., da Silva L. F., Chen G.-Q. Polyhydroxyalkanoates (PHA) for therapeutic applications. Materials Science and Engineering: C. 2017;86:144-150. https://doi.org/10.1016/j.msec.2017.12.035.
  2. Ruiz C., Kenny S. T., Narancic T., Babu R., O’ Connor K. Conversion of waste cooking oil into medium chain polyhydroxyalkanoates in a high cell density fermentation. Journal of Biotechnology. 2019;306:9-15. https://doi.org/10.1016/j.jbiotec.2019.08.020.
  3. Kumar M., You S., Beiyuan J., Tsang D. C. W., Luo G., Gupta J., et al. Lignin valorization by bacterial genus Pseudomonas: state-of-the-art review and prospects. Bioresource Technology. 2021;320:124412. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2020.124412.
  4. Mannina G., Presti D., Montiel-Jarillo G., Carrera J., Suarez-Ojeda M. E. Recovery of polyhydroxyalkanoates (PHAs) from wastewater: a review. Bioresource Technology. 2020;297:122478. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2019.03.037.
  5. Marang L., van Loosdrecht M. C. M., Kleerebezem R. Combining the enrichment and accumulation step in non-axenic PHA production: cultivation of Plasticicumulans acidivorans at high volume exchange ratios. Journal of Biotechnology. 2016;231:260-267. https://doi.org/10.1016/j.jbiotec.2016.06.016.
  6. Tan D., Xue Y.-S., Aibaidula G., Chen G.-Q. Unsterile and continuous production of polyhydroxybutyrate by Halomonas TD01. Bioresource Technology. 2011;102(17):8130-8136. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2011.05.068.
  7. Johnston M. D., Simons E.-A., Lambert R. J. W. One explanation for the variability of the bacterial suspension test. Journal of Applied Microbiology. 2000;88(2):237-242. https://doi.org/10.1046/j.1365-2672.2000.00951.x.
  8. Nepomnyashchiy A. P., Shishlyannikov S. M., Shpironok O. G., Alekseeva A. A., Zubkov I. N., Sitnov V. Yu. Soil SDS-degrading bacterium Pseudomonas helmanticensis as a potential producer of polyhydroxyalkanoates. In: Current trends of agricultural industry in global economy: XIX International Scientific and Practical Conference. Kemerovo, 2021. p. 182-189. https://doi.org/10.32743/agri.gl.econ.2020.182-189.
  9. Poblete-Castro I., Wittmann C., Nike P. I. Biochemistry, genetics and biotechnology of glycerol utilization in Pseudomonas species. Microbial Biotechnology. 2020;13(1):32-53. https://doi.org/10.1111/1751-7915.13400.
  10. Sabapathy P. C., Devaraj S., Meixner K., Anburajan P., Kathirvel P., Ravikumar Y., et al. Recent developments in polyhydroxyalkanoates (PHAs) production in the past decade – a review. Bioresource Technology. 2020;306:123132. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2020.123132.
  11. Saranya V., Shenbagarathai R. Effect of nitrogen and calcium sources on growth and production of PHA of Pseudomonas sp. LDC-5 and its mutant. Current Research Journal of Biological Sciences. 2010;2(3):164-167.
  12. Ojhaa N., Das N. A statistical approach to optimize the production of polyhydroxyalkanoates from Wickerhamomyces anomalus VIT-NN01 using response surface methodology. International Journal of Biological Macromolecules. 2018;107:2157-2170. https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2017.10.089.
  13. Zain N. F. M., Paramasivam M., Tan J. S., Lim V., Lee C. K. Response surface methodology optimization of polyhydroxyalkanoate (PHA) production by Burkholderia cepacia BPT1213 using waste glycerol from palm oil based biodiesel production. Biotechnology Progress. 2021;37(1):e3077. https://doi.org/10.1002/btpr.3077.
  14. Pokoj T., Klimiuk E., Ciesielski S. Interactive effect of crude glycerin concentration and C:N ratio on polyhydroxyalkanoates accumulation by mixed microbial cultures modelled with response surface methodology. Water Research. 2019;156:434-444. https://doi.org/10.1016/j.watres.2019.03.033.
  15. Zubkov I. N., Nepomnyshchiy A. P., Kondratyev V. D., Sorokoumov P. N., Sivak K. V., Ramsay E. S., et al. Adaptation of Pseudomonas helmanticensis to fat hydrolysates and SDS: fatty acid response and aggregate formation. Journal of Microbiology. 2021;59(11):1104–1111. https://doi.org/10.1007/s12275-021-1214-5.
  16. Rebocho A. T., Pereira J. R., Freitas F., Neves L. A., Alves V. D., Sevrin C., et al. Production of medium-chain-length polyhydroxyalkanoates by Pseudomonas citronellolis grown in apple pulp waste. Applied Food Biotechnology. 2019;6(1):71-82. http://dx.doi.org/10.22037/afb.v6i1.21793.
  17. Kondratyev V. D., Goryacheva D. I., Nepomnyaschiy A. P., Zubkov I. N., Shishlyannikov S. M., Sorokoumov P. N. Quantitative analysis of medium-chain polyhydroxyalkanoates in bacterial cells via gas chromatography-mass spectrometry: classical method revision and optimization. International Journal of Polymer Analysis and Characterization. 2022;27(1):32-42. https://doi.org/10.1080/1023666X.2021.1992581.
  18. Kozich J. J., Westcott S. L., Baxter N. T., Highlander S. K., Schloss P. D. Development of a dual-index sequencing strategy and curation pipeline for analyzing amplicon sequence data on the MiSeq Illumina sequencing platform. Applied and Environmental Microbiology. 2013;79(17):5112-5120. https://doi.org/10.1128/AEM.01043-13.
  19. Schlusselhuber M., Godard J., Sebban M., Bernay B., Garon D., Seguin V., et al. Characterization of milkisin, a novel lipopeptide with antimicrobial properties produced by Pseudomonas sp. UCMA 17988 isolated from bovine raw milk. Frontiers in Microbiology. 2018;9:1030. https://doi.org/10.3389/fmicb.2018.01030.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».