MODELING THE PROCESS OF PROTEIN SYNTHESIS IN THE DUCKWEED LEMNA MINOR
Rubrics: FOOD PRODUCTION TECHNOLOGY
Authors:
1.
Kemerovo Institute of Food Science and Technology (University)
Kemerovo, Kemerovo, Russian Federation
Kemerovo, Kemerovo, Russian Federation
2.
National Research Tomsk Polytechnic University
Type:
Article
Pages:
from 74
to 81
Status:
Published
Received:
23.10.2017
Accepted:
23.10.2017
Published:
23.10.2017
Subject area:
UDK 582.52/59
UDK 66 Химическая технология. Химическая промышленность. Родственные отрасли
UDK 60 Прикладные науки. Общие вопросы
UDK 66 Химическая технология. Химическая промышленность. Родственные отрасли
UDK 60 Прикладные науки. Общие вопросы
Language:
Russian
Keywords:
Duckweed, Lemnaceae, Lemna minor, cultivation, total nitrogen, protein, modeling
Abstract (English):
Currently, duckweed is considered to be a cheap and effective way to treat wastewater from farm bioreactors. In addition to the environmental benefits, the productive duckweed biomass of the produced during wastewater treatment contains a high content of nutrients, especially protein that positions it as an additional ingredient in the feed of farm animals, poultry and fish. The influence of cultivation conditions of Lemna minor on protein synthesis taking into account the variation of nutrient concentration in wastewater are studied. The cultivation system combining an anaerobic bioreactor as well as the system of growing duckweed is used. Specific growth rate of duckweed, which was 2.68; 3.85 and 4.61 g/(m2/day) of the substrate concentration of 20, 40 and 60% respectively, is determined. The maximum growth density has been obtained (g/m2): 67.4 for 20% of the substrate on the 30th day;63.0 for 40% of the substrate and 66.0 for 60% of the substrate on the 27th day of cultivation. The dynamics of total Kjeldahl nitrogen content in duckweed has been studied. The greatest content of total nitrogen in duckweed grown on nutrient medium with 20% substrate concentration is observed on the 15th day with a maximum accumulation rate of 0.16 g/m2/day. On the 21st day ofcultivation in a substrate with 40% concentration a maximum total nitrogen is recorded at a storage rate of 0.20 g/m2/day; with a 60% wastewater content - at a rate of 0.24 g/m2/day. The dynamics of protein synthesis in the duckweed has been studied. In the course of the experiment it has been found that on the 16th day of cultivation the maximum percentage of protein content in the duckweed for 20% substrate is observed as 27.62%, while for 40% it is 28.13% and for 60% - of 29.14% to the 19-th day of cultivation. Based on the results of the studies, a mathematical model has been calculated, which can be considered adequate, and can be used to predict the protein content of the duckweed species Lemna minor depending on the nutrient concentration in the substrate and the duration of cultivation.
Currently, duckweed is considered to be a cheap and effective way to treat wastewater from farm bioreactors. In addition to the environmental benefits, the productive duckweed biomass of the produced during wastewater treatment contains a high content of nutrients, especially protein that positions it as an additional ingredient in the feed of farm animals, poultry and fish. The influence of cultivation conditions of Lemna minor on protein synthesis taking into account the variation of nutrient concentration in wastewater are studied. The cultivation system combining an anaerobic bioreactor as well as the system of growing duckweed is used. Specific growth rate of duckweed, which was 2.68; 3.85 and 4.61 g/(m2/day) of the substrate concentration of 20, 40 and 60% respectively, is determined. The maximum growth density has been obtained (g/m2): 67.4 for 20% of the substrate on the 30th day;63.0 for 40% of the substrate and 66.0 for 60% of the substrate on the 27th day of cultivation. The dynamics of total Kjeldahl nitrogen content in duckweed has been studied. The greatest content of total nitrogen in duckweed grown on nutrient medium with 20% substrate concentration is observed on the 15th day with a maximum accumulation rate of 0.16 g/m2/day. On the 21st day ofcultivation in a substrate with 40% concentration a maximum total nitrogen is recorded at a storage rate of 0.20 g/m2/day; with a 60% wastewater content - at a rate of 0.24 g/m2/day. The dynamics of protein synthesis in the duckweed has been studied. In the course of the experiment it has been found that on the 16th day of cultivation the maximum percentage of protein content in the duckweed for 20% substrate is observed as 27.62%, while for 40% it is 28.13% and for 60% - of 29.14% to the 19-th day of cultivation. Based on the results of the studies, a mathematical model has been calculated, which can be considered adequate, and can be used to predict the protein content of the duckweed species Lemna minor depending on the nutrient concentration in the substrate and the duration of cultivation.
Keywords:
Duckweed, Lemnaceae, Lemna minor, cultivation, total nitrogen, protein, modeling
Duckweed, Lemnaceae, Lemna minor, cultivation, total nitrogen, protein, modeling
Ряска - это свободно плавающее водное расте- ние семейства Lemnacea. Это семейство классифи- цируется на четыре рода: Spirodela, Lemna, Wolffiella и Wolffia. Внутривидовое различие опре- деляется ботаническими характеристиками (разме- рами листьев, наличием корня и пр.) [1]. В настоящее время применение ряски рассматри- вается как дешевый и эффективный способ сниже- ния концентрации питательных веществ в сточных водах, полученных из биореакторов сельскохозяй- ственных ферм. В дополнение к экологическим пре- имуществам продуктивная биомасса ряски, произве- денная во время очистки сточных вод, содержит вы- сокое содержание эссенциальных веществ, особенно протеина (до 45 %). За последние 30 лет исследова- тели продемонстрировали потенциальные возмож- ности использования ряски в качестве дополнитель- ного ингредиента рациона сельскохозяйственных животных, птицы и рыб [2-7]. Клетки ряски содер- жат мало лигнина, вследствие чего ряска легко пере- варивается в желудке животных, облегчается доступ к усвояемому белку [8]. В связи с высокой скоростью роста и высоким содержанием протеина, производительность ряски по протеину может быть в десятки раз больше, чем у сои [1]. Cheng и др. [9] установили, что скорость роста ряски составляет до 104 т/га в год. Для не- больших фермерских хозяйств выгодно использо- вать недорогие системы очистки сточных вод на основе ряски. При этом образуется также добавоч- ная протеиновая биомасса [2, 3, 5]. По мнению исследователей [10] наиболее логично сосредото- читься на виде ряски Lemnaceae для использования ее в водных системах, сконструированных для по- глощения питательных веществ из отходов живот- новодческих ферм. Производство сухой биомассы этого вида более высокое по сравнению с другими. Зарубежными учеными [11,12] изучена также пищевая ценность ряски Lemnacea с точки зрения возможности ее использования в качестве пищи для человека. Показано, что содержание белка в ряске составляет от 20 до 35 %, жира - от 4 до 7 % и крахмала - от 4 до 10 % в пересчете на сухое ве- щество. Установлено, что содержание ряда амино- кислот в ряске близко к рекомендациям ВОЗ. Более того, это растение содержит также и ценные омега- 3 жирные кислоты (в т.ч. и альфа-линоленовую кислоту). Содержание аминокислот в ряске вида L. minor представлено на рис. 1. В современной фармакологии эффективным производственным базисом для производства анти- тел учеными признаны растения [13,14]. Особый интерес вызывают промышленные ферменты рас- тительного происхождения. Биокатализаторы ши- роко используются во многих промышленных про- изводствах, поэтому их стоимость не должна быть лимитирующим фактором. Основной проблемой применения промышленных белков является необ- ходимость значительных по площади земельных участков для выращивания трансгенных растений. Кроме того, необходимо широкое признание от- крытой культивации растений для производства белка [15]. 12 10 8 6 4 2 0 Asp Thr Ser Glu Pro Gly Ala Cys Val Met Ile Leu Tyr Phe His Lys Arg Рис. 1. Аминокислотный состав белков в ряске вида L. minor (г/100 г белка) [11] Помимо сельскохозяйственного вектора разви- тия ряска является идеальным сырьем для произ- водства рекомбинантных белков [16]. Это быстро- растущее и легкодоступное растение способно про- дуцировать сложные белки, которые трудно полу- чить из микроорганизмов, или произведенных в течение длительного периода времени клетками млекопитающих. Кроме того, ряска съедобна и, следовательно, представляет собой привлекатель- ную систему для пероральных вакцин [6, 7, 17]. Учеными биотехнологической компании Biolex Inc. (США) ведутся разработки системы для производ- ства фармацевтических белков на основе ряски Lemnacea [11]. Для того чтобы платформа по производству белка из ряски была экономически целесообразной для промышленного производства, необходимо решить ряд вопросов, в том числе интенсифициро- вать методы культивирования как в открытых, так и закрытых системах [6]. Существуют две основные категории биореакто- ров, обычно используемых для культивирования растений, клеток, тканей и органов: жидко- и газо- фазные реакторы [18]. Наиболее часто используются реакторы на жидкой фазе, но остается проблемой доставка кислорода в погруженные клетки или тка- ни. Большинство растительных клеток и тканей под- вержены стрессу сдвига, поэтому, в отличие от мик- робных клеток, агрессивное возбуждение не особен- но полезно. Газофазные реакторы с минимальным сдвигом решают проблему доставки O2 [18]. Таким образом, оптимизация процесса производства, использование регуляторных элементов, а также разработка усовершенствованных систем культивирования в фотобиореакторах имеют акту- альное значение в производстве протеина из ряски семейства Lemnaceae. Целью настоящих исследований является изу- чение влияния условий культивирования ряски Lemna minor на синтез белка с учетом варьирова- ния концентрации питательных веществ в сточных водах. Объекты и методы исследования В работе применялась система культивирования, объединяющая анаэробный биореактор и собственно систему выращивания ряски. Анаэробный реактор производил энергию и раствор питательных ве- ществ, который использовался как субстрат для культивирования. Для освещения использовали фо- толампу FLUORA OSRAM, установленную на рас- стоянии 0,6 м над водной поверхностью и работаю- щую 16 часов в день. Поток фотонов от лампы со- ставлял 140 мкмоль/м2-с (PPF). В автоматическом режиме в фотобиореакторе поддерживалась темпе- ратура (25±1) ºС. Подача воздуха осуществлялась периодически. Каждый день производилось ручное перемешивание содержимого ванн в течение 5 мин. Для подавления роста водорослей и имитирования природных условий использовались ванны, из- готовленные из светонепропускаемого материала. Материалами исследований служили ряска вида Lemna minor, выращенная в лабораторных и есте- ственных условиях водоема (г. Томск), исходные образцы сточных вод из метантенка, отличающиеся концентрацией питательных веществ. Образцы ряски представляли собой: образец № 1, выращенный в искусственном водоеме, с до- бавлением питательных веществ, с применением специальной фотолампы FLUORA OSRAM; обра- зец № 2, нативная ряска, выращенная в естествен- ной среде (контроль). Влажность ряски определяли гравиметрическим методом (температура воздуха в сушильном шкафу составляла 105 °С, продолжительность высушива- ния 9 ч). Для определения общего азота и количества бел- ка был использован метод Кьельдаля (по ГОСТ 10846). Для пересчета на белковые вещества количе- ство азота умножали на коэффициент 6,25 [11, 19]. Анализ питательной среды для выращивания ряски (сточных вод из метантенка) проводили в Центре управления научно-исследовательским оборудованием Томского Государственного Уни- верситета (ТГУ), а также в аккредитованной межвузовской лаборатории радиационной спек- троскопии Томского Политехнического Универ- ситета (ТПУ): содержание ионов аммония (ГОСТ 33045 (метод А), фотометр КФК-3-01), фосфат-ионов (ГОСТ 18309 (метод А), фотометр КФК-3-01), химическое потребление кислорода (ХПК) - методом по ПНД Ф 14.1:2:4.154-99 (Флюорат 02-3М) (табл. 1). Количественное определение общего азота проводили в лаборато- рии кафедры «Технология бродильных произ- водств и консервирования» ФГБОУ ВО «Кеме- ровский технологический институт пищевой про- мышленности (университет)». Состав субстрата (сточных вод из метантенка) Таблица 1 Показатель Концентрация (г/м3) Показатель Концентрация (г/м3) Показатель Концентрация (г/м3) ХПК 2237,50±15,00 Na 103,00±15,45 K 402,00±48,00 PO 3- 4 22,80±0,80 Ni 6,70×10-2±0,80×10-2 Mg 45,20±5,42 + NH4 199,50±15,00 Pb 2,50×10-2±0,30×10-2 Mn 1,46±0,17 NO3 20,80±2,50 Zn 25,10×10-2±3,01×10-2 Mo 0,78×10-2±0,09×10-2 NO 2 0,92±0,11 Cu 7,20×10-2±1,08×10-2 Ca 85,50±10,26 Fe 8,85±1,32 B 4,13±0,62 Co 1,50×10-2±0,18×10-2 Для статистической обработки данных исполь- зовалась программа Microsoft Excel и пакет про- грамм Statistica 8,0. Результаты и их обсуждение Схема проведения эксперимента состояла из следующих этапов. Всего было приготовлено 10 групп образцов. Каждая группа состояла еще из трех подгрупп. Под- группы отличались концентрацией субстрата. В первой подгруппе концентрация субстрата составляла 20 %, во второй - 40 %, в третьей - 60 %. Каждая подгруппа состояла в свою очередь из трех образцов с ряской и одного контрольного образца (без ряски). Данное детальное деление опытов проводилось для обеспечения возможности периодичного отбора проб через каждые 3 суток (два раза в неделю). В десятой группе ряска выращивалась 34 дня. После каждого отбора проб высвободившуюся ряску под- вергали высушиванию и фиксировали массу. Для устранения такого фактора, как испарение воды из образцов, каждые 3 суток в образцы вноси- ли дистиллированную воду при перемешивании до исходного объема. Как показал анализ научной информации, предыдущие исследования ученых в области полу- чения из ряски кормовых добавок для животных не охватывали в полной мере процесс оптимизации. Сточные воды, сосредоточенные в специальных водоемах, постоянно подвергаются разбавлению за счет атмосферных осадков. Поэтому исследования велись с учетом варьирования концентрации сточ- ных вод. Первоначально изучена динамика накопления биомассы ряской (рис. 2), т.к. этот показатель напрямую связан с выходом конечного продукта - протеина. Использовали образец ряски № 1. 70 лаг-фаза экспоненциальная стационарная фаза отмирания Плотность биомассы, г/м2 65 60 55 50 45 40 35 30 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 Время, сутки 20% 40% 60% Рис. 2. Динамика изменения плотности биомассы для субстратов с различной концентрацией Установлено, что стадия адаптации ряски к из- мененным искусственно условиям культивирования имела довольно короткий период и составила 4 су- ток для всех образцов. С увеличением концентрации субстрата плотность биомассы ряски во время экс- поненциальной фазы увеличивалась. После месяца эксперимента отмечен переход ряски в фазу «отми- рания» по причине достижения максимальной плот- ности биомассы на единицу поверхности. В ходе эксперимента определена удельная ско- рость роста ряски для растворов с начальной кон- центрацией субстрата 20 %, 40 % и 60 %, которая В исходном субстрате (сточные воды из метан- тенка) отмечена достаточно низкая концентрация нитратов (табл. 1). При этом отношение ионов ам- мония к нитратам составила 10:1. Большие концентрации нитритов в сточных во- дах (более 1 г/м3) обычно диагностируются, когда растение частично нитрифицировано. В исходном применяемом субстрате содержание нитритов со- ставляет 0,92 г/м3 (табл. 1). Учеными установлено, что значительная часть 4 азота приходится на аммоний (NH+) если pH сточ- ных вод находится в кислой или нейтральной зоне. В щелочной зоне (при рН более 8,0) азот главным образом представляет собой аммиак (NH3). Общий азот по Кьельдалю (TKN) включает в себя аммоний и органический азот: 4 TKN = NH+ + орг. азот Так как общий азот в сточных водах на 93,1 % состоит из аммония [20], ряска хорошо ассимилирует азот в данной форме. Согласно условиям эксперимен- та, в растворе с концентрацией субстрата 20 % коли- чество аммония составило 37,0 г/м3; в растворе с 40%- ой концентрацией - 80,1 г/м3; а с 60%-ой - 121,0 г/м3. Максимальное содержание общего азота по Кьельдалю в ряске, выращенной на питательной среде с 20 % концентрацией субстрата, наблюда- лось на 15-е сутки эксперимента с максимальной скоростью накопления 0,16 г/м²/сутки. На 21-е сут- ки культивирования в субстрате с 40%-ой концен- трацией был зафиксирован максимум общего азота при скорости накопления 0,20 г/м²/сутки; с 60%- ным содержанием сточных вод - при скорости 0,24 г/м²/сутки (рис. 3). Сутки культивирования 30 60 % 24 40 % 18 12 6 0 0 1 2 3 4 Общий азот по Кьельдалю, г/м2 составила 2,68; 3,85 и 4,61 г/(м2∙сут) соответственно. Максимальная плотность роста была достигнута (в г/м2): 67,4 - для 20 % субстрата на 30-е сутки; 63,0 - для 40 % субстрата и 66,0 - для 60 % суб- страта на 27-е сутки культивирования. После чего прирост биомассы прекратился для всех образцов. На следующем этапе провели изучение динами- ки накопления азота и белка в ряске. В природе азот присутствует в нескольких формах: общий азот, общий азот по Кьельдалю (TKN), аммиак, органический азот, нитраты и нитриты. С этой по- зиции важно понимать отношения различных форм Скорость накопления азота, г/м2/сутки 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0 20% 40% 60% 0 3 6 9 12 15 18 21 24 Время, сутки азота. Рис. 3. Динамика накопления азота в образцах ряски Исследованиями ученых [21] установлено, что содержание белка зависит от условий культиви- рования ряски. Например, в биомассе ряски, пе- ренесенной из искусственной среды в чистую воду, отмечалось снижение содержания белка, но увеличение содержания крахмала. Также было выявлено, что световые условия не влияют на аминокислотный состав ряски [21]. В настоящих исследованиях для определения разности содержания белка в ряске согласно раз- ным условиям культивирования были взяты об- разцы растения - № 1, № 2 (контроль - нативная ряска, выращенная в естественных условиях во- доема). По завершению процесса культивирования (по- сле 1 мес.) в образце № 2 зафиксирован процент протеина - (25,17±0,03) %. Для наблюдений дина- мики процесса использовали образец № 1. Показа- но, что в субстрате с 20%-ной концентрацией сточ- ных вод содержание белка составило 83,23 мг (16,16 г/м²) при максимальной скорости накопления 0,97 г/м²/сутки; в растворе с 40%-ным содержанием субстрата - 85,65 мг (16,63 г/м²) при скорости 1,27 г/м²/сутки; а для образца, содержащего 60 % питательных веществ, - 93 мг (18,06 г/м²) со скоро- стью аккумуляции 1,49 г/м²/сутки. В ходе экспери- мента установлено, что на 16-е сутки культивиро- вания был зафиксирован максимальный процент содержания белка в ряске для 20%-ного субстрата - 27,62 %, в то время как в 40%-ном - 28,13 % и в 60%-ном - 29,14 % - на 19-е сутки выращива- ния (рис. 4). Скорость накопления белка, мг/м2/сутки 1,6 20% 1,4 По полученным обобщенным данным расчет- ным путем определено, что вид ряски L. minor спо- собен производить белка до 5,5 т/га в год. На заключительном этапе эксперимента была проведена математическая обработка данных, в ходе которой требовалось установить силу зависимости факторов, а также смоделировать уравнения для определения количественных значений факторов, влияющих на содержание белка в ряске болотной. Объектом исследования явились образцы ряски болотной, выращенные в лабораторных условиях в средах с различным содержанием питательных ве- ществ. Предметом исследования явилась зависи- мость содержания белка, выраженная в процентах, от изменяемых параметров выращивания (количе- ство суток, процентное содержание питательных веществ в субстрате). За зависимый фактор было принято содержание белка (Pr). За независимые переменные были взяты количество суток выращивания (D), процентное содержание питательных веществ (P). Анализ проводился в программе Statistica 8,0 с помощью модулей «Промышленная статистика», «Нелинейное оценивание» и «Общие регрессион- ные модели». Модель, полученная с помощью мо- дуля «Полиномиальные модели», имеет лучшие показатели, поэтому далее приведено именно ее описание. Полученная модель классифицирована как ана- литическая эмпирическая динамическая (время выражено в днях) стохастическая нелинейная ма- тематическая модель. Полученный в ходе расчетов коэффициент кор- реляции (R) равен 0,526. Это среднее значение, что говорит о средней зависимости выходной перемен- ной от входных переменных. Коэффициент детер- 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0 30 Количество белка, % 28 26 24 22 20 18 40% 60% 0 3 6 9 12 15 18 21 24 Время, сутки 20% 40% 60% 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 Время, сутки минации (R2) данной модели равен 0,277. Из этого следует, что доля дисперсии зависимой перемен- ной, объясняемая рассматриваемой моделью зави- симости, равна 27,7 %. F-критерий Фишера имеет достаточное значение (F=2,684), чтобы утверждать, что модель является адекватной и может быть ис- пользована для принятия решений к осуществле- нию прогнозов. Рассматриваемая модель является статистически значимой, т.к. p-уровень составляет 5,18 %. Это показывает, что модель с вероятностью 0,0518 будет являться лишь случайным совпадени- ем для данной выборки. В табл. 2 приведены коэффициенты регрессии модели. Статистическая значимость (p-уровень) у половины коэффициентов низкая, в пределах 0,8- 2,1 %, у второй высокая - 28-30 %. Это показывает, что каждый найденный коэффициент с вероятно- стью, равной соответствующему ему p-уровню, будет говорить, что найденная зависимость являет- ся лишь случайной особенностью данной выборки. Аналогичные результаты отображает t-критерий Стьюдента. Он имеет достаточное значение, чтобы говорить о средней статистической значимости коэффициентов, причем наиболее точными будут коэффициенты при D, D2, а также свободный член Рис. 4. Динамика накопления белка в ряске (образец № 1) В соответствии с этим оценены коэффициенты β. Данный коэффициент оценивает меру чувствитель- ности одной переменной к другой. Это означает, что фактор Pr в равной степени чувствителен ко всем факторам. Коэффи- циент t-критерий Стьюдента p β I 24,16566 8,66621 0,000000 D 0,33807 2,44363 0,021100 1,45956 D2 -0,01266 -2,85130 0,008087 -1,70306 P -0,15450 -1,02092 0,316030 -1,14820 P2 0,00204 1,08890 0,285482 1,22465 Коэффициенты модели Таблица 2 Полученная по ходу исследования модель имеет общий вид. Рис. 5. График поверхности модели По графику можно проанализировать количество получаемого белка в зависимости от количества дней культивирования и концентрации питательных 2 2 веществ в субстрате. Поверхность модели является y = bO + bl ∗ Xl + bll ∗ Xl + b2 ∗ X2 + b22 ∗ X2 . (1) Подставляя в формулу (1) коэффициенты модели из табл. 2, получаем итоговую модель, позволя- ющую прогнозировать значения зависимой пере- менной. Pr = 24,16566 + 0,33807 ∗ D - 0,01266 ∗ D2 - -0,15450 ∗ P + 0,00204 ∗ P2 . (2) Используя данную модель можно сравнить наблюдаемые значения (полученные в ходе экспе- римента) зависимой переменной с предсказанными (полученные с помощью математической модели). Разница наблюдаемых и предсказанных значений оценена с помощью относительной погрешности по формуле седлообразной, демонстрирует точки максимального содержания белка. По приведенной на рисунке ле- генде можно сделать выводы о благоприятных усло- виях для наибольшего содержания белка. Ввиду приведенных выше рассуждений, модель, получен- ная в ходе исследования, может считаться адекват- ной и может быть использована для дальнейшего тестирования, а также для проверки предсказанных максимальных значений содержания белка в ряске болотной. Выводы Таким образом, изучено влияние условий куль- тивирования ряски Lemna minor на синтез белка с учетом варьирования концентрации питательных веществ в сточных водах. Определена удельная скорость роста ряски, динамика содержания обще- ∆Pr = IPr Набл Pr Эксп I ∗ 100% . (3) го азота по Кьельдалю в ряске, выращенной в тече- PrНабл Из анализа результатов можно сделать вывод, что остатки от сравнения достаточно малы, а сред- нее значение относительной погрешности состав- ляет 7,1 %, что укладывается в принятый на прак- тике 10%-ый интервал. Следовательно, модель можно использовать для предсказания значений зависимой переменной. На рис. 5 представлен гра- фик поверхности модели. ние месяца в искусственных условиях на растворах субстрата с начальной концентрацией питательных веществ 20, 40 и 60 %. Изучена динамика синтеза белка в искусственно культивированной ряске. По итогам исследований рассчитана математическая модель, которая может считаться адекватной, и быть использована для прогнозирования содержа- ния белка в ряске вида Lemna minor в зависимости от концентрации питательных веществ в субстрате и продолжительности культивирования.
1. Landolt, E. Biosystematic investigations in the family of duckweeds (Lemnacea), Vol. 4: the family of Lemnacea - a monographic study, Vol. 2 (phytochemistry, physiology, application, bibliography) / E. Landolt, R. Kandeler // Veroeffentlichungen des Geobotanischen Instituts der ETH, Stiftung Ruebel (Switzerland). - 1987. - R. 211-234.
2. Hassan, M.S. Evaluation of duckweed (Lemna perpusilla and Spirodela polyrrhiza) as feed for Nile tilapia (Oreochromis niloticus) / M.S. Hassan, P. Edwards // Aquaculture. - 1992. - Vol. 104. - no. 3-4. - P. 315-326.
3. Performance of broiler chickens fed diets containing duckweed (Lemna gibba) / A.T. Haustein et al. // The Journal of Agricultural Science. - 1994. - Vol. 122. - no. 2. - P. 285-289.
4. Hillman, W.S. The uses of duckweed: The rapid growth, nutritional value, and high biomass productivity of these floating plants suggest their use in water treatment, as feed crops, and in energy-efficient farming / W.S. Hillman, D.D. Culley //American Scientist. - 1978. - Vol. 66. - no. 4. - P. 442-451.
5. Skillicorn, P. A New Aquatic Farming System for Developing Countries / P. Skillicorn, W. Spira, W. Journey // The World Bank Group. - 1993. - 76 r.
6. Stomp, A.M. The duckweeds: a valuable plant for biomanufacturing / A.M. Stomp // Biotechnology Annual Review. - 2005. - Vol. 11. - P. 69-99.
7. Genetic transformation of duckweed Lemna gibba and Lemna minor / Yamamoto Y. T. et al. // In Vitro Cellular & Developmental Biology-Plant. - 2001. - Vol. 37. - no. 3. - P. 349-353.
8. Leng, R.A. Duckweed-a potential high-protein feed resource for domestic animals and fish / R.A. Leng, J.H. Stambolie, R. Bell // Livestock Research for Rural Development. - 1995. - Vol. 7. - no. 1. - P. 36.
9. Modification of plant N-glycans processing: The future of producing therapeutic protein by transgenic plants / M. Chenget al. // Medicinal research reviews. - 2005. - Vol. 25. - no. 3. - P. 343-360.
10. Bhanthumnavin, K. Wolffia arrhiza as a possible source of inexpensive protein / K. Bhanthumnavin, M.G. MCGARRY// Nature. - 1971. - Vol. 232. - no. 5311. - P. 495.
11. Nutritional value of duckweeds (Lemnaceae) as human food / K.J. Appenroth et al. // Food chemistry. - 2017. - Vol. 217. - P. 266-273.
12. Survey of duckweed diversity in Lake Chao and total fatty acid, triacylglycerol, profiles of representative strains / J. Tanget al. // Plant Biology. - 2015. - Vol. 17. - no. 5. - P. 1066-1072.
13. Paul, M. Plant-made pharmaceuticals: Leading products and production platforms / M. Paul, J.K.C. Ma // Biotechnology and applied biochemistry. - 2011. - Vol. 58. - no. 1. - P. 58-67.
14. Spirodela (duckweed) as an alternative production system for pharmaceuticals: a case study, aprotinin / S. Rival et al. // Transgenic research. - 2008. - Vol. 17. - no. 4. - P. 503-513.
15. Horn, M.E. Plant molecular farming: systems and products / M.E. Horn, S.L. Woodard, J.A. Howard // Plant cell reports. - 2004. - Vol. 22. - no. 10. - P. 711-720.
16. Green factory: plants as bioproduction platforms for recombinant proteins / J. Xu et al. // Biotechnology advances. - 2012. - Vol. 30. - no. 5. - R. 1171-1184.
17. Characterisation of the oral adjuvant effect of lemnan, a pectic polysaccharide of Lemna minor / S.V. Popov et al. // Vaccine. 2006. - Vol. 24. - no. 26. - P. 5413-5419.
18. Kim, Y. Secondary metabolism of hairy root cultures in bioreactors / Y. Kim, B.E. Wyslouzil, P.J. Weathers // In Vitro Cellular & Developmental Biology-Plant. - 2002. - Vol. 38. - no. 1. - P. 1-10.
19. Casal, J.A. A test of two methods for plant protein determination using duckweed / J.A. Casal, J.E. Vermaat, F. Wiegman// Aquatic Botany. - 2000. - Vol. 67. - no. 1. - P. 61-67.
20. Xu, J. Growing duckweed in swine wastewater for nutrient recovery and biomass production / J. Xu, G. Shen // Bioresource Technology. - 2011. - Vol. 102. - no. 2. - P. 848-853.
21. Production of high-starch duckweed and its conversion to bioethanol / J. Xu et al. // Biosystems engineering. - 2011. -Vol. 110. - no. 2. - P. 67-72.
