МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА СИНТЕЗА БЕЛКА В РЯСКЕ LEMNA MINOR
Рубрики: ТЕХНОЛОГИЯ ПИЩЕВЫХ ПРОИЗВОДСТВ
Авторы:
1.
ФГБОУ ВО «Кемеровский технологический институт пищевой промышленности (университет)»
Кемерово, Кемеровская область, Россия
Кемерово, Кемеровская область, Россия
2.
ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Томский политехнический университет»
Тип:
Статья
Страницы:
с 74
по 81
Статус:
Опубликован
Получено:
23.10.2017
Одобрено:
23.10.2017
Опубликовано:
23.10.2017
Классификаторы:
УДК 582.52/59
УДК 66 Химическая технология. Химическая промышленность. Родственные отрасли
УДК 60 Прикладные науки. Общие вопросы
УДК 66 Химическая технология. Химическая промышленность. Родственные отрасли
УДК 60 Прикладные науки. Общие вопросы
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
Ряска, Lemnaceae, Lemna minor, культивирование, общий азот, белок, моделирование
Аннотация (русский):
В настоящее время применение ряски рассматривается как дешевый и эффективный способ очистки сточных вод, полученных из биореакторов сельскохозяйственных ферм. В дополнение к экологическим преимуществам продуктивная биомасса ряски, произведенная во время очистки сточных вод, содержит высокое содержание питательных веществ, особенно протеина, что позиционирует ее как дополнительный ингредиент рациона сельскохозяйственных животных, птицы и рыб. В работе изучено влияние условий культивирования ряски Lemna minor на синтез белка с учетом варьирования концентрации питательных веществ в сточных водах. Для исследований применялась системакультивирования, объединяющая анаэробный биореактор и собственно систему выращивания ряски. Определена удельная скорость роста ряски, которая составила 2,68; 3,85 и 4,61 г/(м2∙сут) соответственно концентрации субстрата 20, 40 и 60 %. 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 % субстрата на 27-е сутки культивирования. Изучена динамика содержания общего азота по Кьельдалю в ряске. Наибольшее содержание общего азота в ряске, выращенной на питательной среде с 20 % концентрацией субстрата, наблюдалось на 15-е сутки с максимальной скоростью накопления 0,16 г/м²/сутки. На 21-е сутки культивирования в субстрате с 40%-ой концентрацией 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. Изучена динамика синтеза белка в ряске. В ходе эксперимента установлено, что на 16-е сутки культивирования был отмечен 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 выращивания. По итогам исследований рассчитана математическая модель, которая может считаться адекватной и быть использована для прогнозирования содержания белка в ряске вида Lemna minor в зависимости от концентрациипитательных веществ в субстрате и продолжительности культивирования.
В настоящее время применение ряски рассматривается как дешевый и эффективный способ очистки сточных вод, полученных из биореакторов сельскохозяйственных ферм. В дополнение к экологическим преимуществам продуктивная биомасса ряски, произведенная во время очистки сточных вод, содержит высокое содержание питательных веществ, особенно протеина, что позиционирует ее как дополнительный ингредиент рациона сельскохозяйственных животных, птицы и рыб. В работе изучено влияние условий культивирования ряски Lemna minor на синтез белка с учетом варьирования концентрации питательных веществ в сточных водах. Для исследований применялась системакультивирования, объединяющая анаэробный биореактор и собственно систему выращивания ряски. Определена удельная скорость роста ряски, которая составила 2,68; 3,85 и 4,61 г/(м2∙сут) соответственно концентрации субстрата 20, 40 и 60 %. 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 % субстрата на 27-е сутки культивирования. Изучена динамика содержания общего азота по Кьельдалю в ряске. Наибольшее содержание общего азота в ряске, выращенной на питательной среде с 20 % концентрацией субстрата, наблюдалось на 15-е сутки с максимальной скоростью накопления 0,16 г/м²/сутки. На 21-е сутки культивирования в субстрате с 40%-ой концентрацией 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. Изучена динамика синтеза белка в ряске. В ходе эксперимента установлено, что на 16-е сутки культивирования был отмечен 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 выращивания. По итогам исследований рассчитана математическая модель, которая может считаться адекватной и быть использована для прогнозирования содержания белка в ряске вида Lemna minor в зависимости от концентрациипитательных веществ в субстрате и продолжительности культивирования.
Ключевые слова:
Ряска, Lemnaceae, Lemna minor, культивирование, общий азот, белок, моделирование
Ряска, Lemnaceae, Lemna minor, культивирование, общий азот, белок, моделирование
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. - Р. 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 р.
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. - Р. 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.
