張 惠,劉愛華,臧恒昌,郭學(xué)平
(1.山東大學(xué) 藥學(xué)院,山東 濟(jì)南 250012;2.山東福瑞達(dá)生物醫(yī)藥有限公司,山東 濟(jì)南 250101;3.國家糖工程技術(shù)研究中心,山東 濟(jì)南 250012)
近紅外光譜分析技術(shù)用于發(fā)酵工藝研究進(jìn)展
張 惠1,3,劉愛華2,臧恒昌1,3,郭學(xué)平2
(1.山東大學(xué) 藥學(xué)院,山東 濟(jì)南 250012;2.山東福瑞達(dá)生物醫(yī)藥有限公司,山東 濟(jì)南 250101;3.國家糖工程技術(shù)研究中心,山東 濟(jì)南 250012)
近紅外光譜分析技術(shù)是近年來興起的分析技術(shù),具有方便快速的特點(diǎn),具有廣闊的應(yīng)用前景。本文綜述了近紅外光譜分析技術(shù)在菌種選育及發(fā)酵過程參數(shù)控制等方面的研究進(jìn)展,并指出了各采樣方式的優(yōu)缺點(diǎn)。
近紅外光譜;菌種選育;發(fā)酵參數(shù)測定
近紅外光譜(near infrared spectroscopy,NIRS)是介于可見光和中紅外之間的電磁輻射波譜,美國材料檢測協(xié)會(huì)(ASTM)將近紅外光譜定義為780~2 526 nm的光譜區(qū)域,主要反映有機(jī)分子中含氫基團(tuán)(O-H,N-H,C-H)振動(dòng)的基頻與合頻吸收,結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)可用于物質(zhì)的定性和定量分析[1]。其方便、快速、高效、準(zhǔn)確和成本低的特點(diǎn)與美國食品藥品管理局(FDA)所提出的過程分析技術(shù)(process analytical technology,PAT)概念相符合,被廣泛用于一系列生產(chǎn)過程的過程控制[2-3]。近年來用于發(fā)酵工藝的研究也日益增多,本文對(duì)其研究近況進(jìn)行了綜述。
從自然界獲得的菌種,通過進(jìn)一步的菌種選育,不僅可為發(fā)酵工業(yè)生產(chǎn)提供各種類型的突變株,提高發(fā)酵單位,還可以改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量,除去多余的代謝產(chǎn)物和合成新品種。但菌種選育過程中常常得到大量菌種,常規(guī)篩選方法效率低、進(jìn)展慢,而NIRS可用于對(duì)菌株進(jìn)行定性判別和定量分析,從而成為一種高通量篩選菌株的有效方法。Decker等[4]利用NIRS對(duì)生長于奶酪基質(zhì)上的Penicillium camemberti不同菌株進(jìn)行判別,利用不同的光譜預(yù)處理方法結(jié)合判別式最小二乘回歸法(DPLS),最終選擇溫度和波長擴(kuò)展多元散射校正(temperature-and wavelength-extended multiplicative scatter cor-rection,TW-MSC)作為最佳分類結(jié)果的預(yù)處理方法。此預(yù)處理方法可有效降低溫度對(duì)于光譜的影響。同時(shí)Morita等[5]利用NIRS成功定性判別出基因修飾后的Saccharomyces cerevisiae的表型和基因型不同的菌株。
此外,建立菌株發(fā)酵產(chǎn)物的主要有效成分的定量分析模型也可用于篩選高產(chǎn)突變菌株。郭偉良等[6]將468株蛹蟲草突變株在不同的搖瓶發(fā)酵條件下進(jìn)行發(fā)酵,收集菌絲體粉末樣品采集光譜,并建立光譜與有效成分含量間的相關(guān)模型,最終得到的模型具有很好的擬合度和預(yù)測性能。Morita等[5]建立了基因修飾后的Saccharomyces cerevisiae菌株發(fā)酵過程中消耗原料和產(chǎn)物生成量的定量模型,實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明NIRS可快速準(zhǔn)確判斷菌株的發(fā)酵能力,因此可開發(fā)成為高通量篩選菌株的有效工具。
過去使發(fā)酵過程達(dá)到高產(chǎn)低成本的重要工藝手段有培養(yǎng)基的改進(jìn)和補(bǔ)料等生產(chǎn)條件的優(yōu)化,近年來過程參數(shù)監(jiān)測也成為提高發(fā)酵產(chǎn)率的有效方式,并得到越來越多的應(yīng)用。NIRS用于發(fā)酵過程參數(shù)的監(jiān)測始于20世紀(jì)90年代,發(fā)酵液中的主要參數(shù)如碳源、氮源、生物量、產(chǎn)物量等均屬于NIRS可監(jiān)測的指標(biāo)范圍。按照其采樣方式可分為:off-line(離線)、at-line(近線)和 on-line(在線)[7]。
off-line是指樣本被取出并稍后分析,通常在預(yù)處理步驟之后[7]。Petersen等[8]認(rèn)為發(fā)酵過程中營養(yǎng)物質(zhì)、生物量和產(chǎn)物濃度是高度相關(guān)的,為確保模型的建立是基于分析物特定的信息,因此使用了半合成樣品,即在來自Streptomyces coelicolor發(fā)酵過程的發(fā)酵液中添加不同量的葡萄糖、銨鹽,并在采集光譜前采用0.45μm的濾膜過濾除菌體,結(jié)果表明銨鹽的預(yù)測誤差是in-situ(原位)采樣方式誤差的一半。Finn等[9]同樣采用過濾發(fā)酵液的方式對(duì)Saccharomyces cerevisiae發(fā)酵過程中乙醇含量進(jìn)行預(yù)測,模型取得較好的預(yù)測結(jié)果,分析原因是經(jīng)過濾后,消除了生物量顆粒帶來的散射作用,因此提高了模型質(zhì)量。
off-line采樣的特點(diǎn)是樣品經(jīng)過預(yù)處理除去一些干擾,所建立模型預(yù)測誤差低、精度高,可輔助用于發(fā)酵過程中的多參數(shù)測定。但此方法無法快速監(jiān)測發(fā)酵過程參數(shù)變化,因此越來越多的研究致力于at-line和on-line的采樣方式,以便更好地用于過程的在線監(jiān)測與控制。
at-line也即快速off-line分析,分析者在反應(yīng)器附近,取出樣品后即快速分析,常常在幾分鐘內(nèi)完成[7]。at-line的采樣形式所建立的模型是進(jìn)一步在線應(yīng)用的基礎(chǔ),Arnold等[10]等確定了Escherichia coli生物量的吸收波段為2 050~2 350 nm。Finn等[9]采取at-line的形式對(duì)生物量和產(chǎn)物質(zhì)量指標(biāo)(蛋白質(zhì)比例)進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果可給出近實(shí)時(shí)信息,用于確定發(fā)酵終點(diǎn)并控制終產(chǎn)物質(zhì)量。Crowley等[11]用于更具挑戰(zhàn)性的重組Pichia pastoris發(fā)酵過程。此過程包括兩種碳源(甘油和甲醇)以不同的速率和頻率添加,發(fā)酵基質(zhì)復(fù)雜,建立過程中生物量、甘油、甲醇和產(chǎn)物的一系列模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明NIRS可擴(kuò)展應(yīng)用于高細(xì)胞密度并伴有明顯黏度變化的生物過程中。
at-line采樣方式所取樣品無需預(yù)處理,相比較于off-line能更快檢測出發(fā)酵過程中各參數(shù)。通常在幾分鐘內(nèi),提供發(fā)酵過程的狀態(tài),并且通過變量選擇確定目的分析物的有效光譜區(qū)間[12],優(yōu)化采集條件,為進(jìn)一步NIRS的在線應(yīng)用提供參考。
on-line測量方式可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜基質(zhì)中的生物和化學(xué)變化的實(shí)時(shí)監(jiān)測。一般根據(jù)采樣方式不同細(xì)分成兩類:ex-situ(非原位)和in-situ。ex-situ通常包括采用流通小池或管路,或直接將反射探頭置于反應(yīng)器的玻璃外壁上;in-situ是指利用類似pH電極的探頭裝置放置于發(fā)酵罐內(nèi)[13]。
2.3.1 ex-situ ex-situ采樣方式中探頭并不直接和液體接觸,降低了對(duì)探頭的要求,是實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測的一種方式。Cavinato等[14]將采樣探頭置于反應(yīng)罐玻璃外壁上,利用短波近紅外光譜(700~1 100 nm)成功用于在線監(jiān)測發(fā)酵過程中乙醇含量的變化。厭氧發(fā)酵產(chǎn)生物氣過程中,甘油的添加量在一定濃度范圍內(nèi)(5~7 g/L)能增加生物氣產(chǎn)出。Holm-Nielsen等[15]利用外部循環(huán)管路采集樣品光譜在線監(jiān)測和反饋控制甘油水平,使發(fā)酵過程始終保持在最佳狀態(tài)。Lomborg等[16]在線監(jiān)測玉米飼料厭氧發(fā)酵產(chǎn)生物氣的過程,采用流通小池采集樣品光譜,預(yù)測發(fā)酵過程中揮發(fā)性脂肪酸的含量變化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明NIRS是實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測的有效方式,且模型預(yù)測精度可滿足實(shí)際生產(chǎn)要求。
ex-situ中采樣探頭置于玻璃外側(cè)的采樣方式,發(fā)酵罐中劇烈攪拌和通氣將產(chǎn)生很大影響,而外部循環(huán)管路中則存在采樣均勻性的問題。
2.3.2 in-situ in-situ采樣方式是指將分析裝置插入發(fā)酵液中。對(duì)所用探頭有很高要求,首先,探頭外殼必須承受滅菌時(shí)的壓力和溫度;其次,探頭采集的光譜受生物菌體粒徑、攪拌速率、通氣速率等影響;其三,一旦采集方式(透射或反射,光程長等)確定就不可改變[17]。
Arnold等[10]利用 in-situ方式對(duì) Escherichia coli發(fā)酵過程中生物量的變化進(jìn)行預(yù)測,并考察了探頭選擇0.5,1和2 mm的光程長時(shí)光譜效果,最終選擇了0.5 mm光程長為最佳采樣條件,且研究發(fā)現(xiàn)在線采樣所得光譜在大于2 100 nm時(shí)多為噪聲信息,因此選擇波段1 600~1 800 nm建立模型取得較好效果。Licinia等[18]利用傅里葉變換近紅外光譜儀(FT-NIR)在線用于Streptomyces clavuligerus發(fā)酵過程的多組分同時(shí)測定,監(jiān)測發(fā)酵過程中活性藥物成分、黏度、N源、C源的含量,所得結(jié)果準(zhǔn)確度可滿足實(shí)際工業(yè)規(guī)模的實(shí)時(shí)監(jiān)測的需要。Navratil等[19]同樣采取in-situ采樣方式,并將NIRS結(jié)合電子鼻(electronic nose,EN)繪圖用于監(jiān)測Vibrio cholerae發(fā)酵過程。結(jié)果表明,所建立的生物量,葡萄糖和乙酸鹽的近紅外模型具有很低的預(yù)測誤差,而后將NIRS數(shù)據(jù)和EN數(shù)據(jù)經(jīng)過主成分分析處理后分別得到第一主成分組合繪制得到補(bǔ)料分批培養(yǎng)的軌跡曲線,可用于實(shí)際生產(chǎn)中預(yù)防雜菌污染、控制流加速率等。
除在線用于細(xì)菌培養(yǎng)過程中,in-situ方式用于哺乳動(dòng)物細(xì)胞培養(yǎng)過程中關(guān)鍵參數(shù)的監(jiān)測也被證實(shí)可行[20]。動(dòng)物細(xì)胞培養(yǎng)過程中,尤其是葡萄糖,常以低濃度(1.0~3.5 g/L)存在,增加了建模困難。作者發(fā)現(xiàn)當(dāng)增加建模樣本數(shù)目時(shí),相關(guān)系數(shù)相應(yīng)增加,而主因子數(shù)和校正誤差相應(yīng)降低,選擇合適的樣本數(shù)建立的模型證明利用NIRS用于細(xì)胞培養(yǎng)關(guān)鍵參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測是可行的。
in-situ探頭的采用,是NIRS用于發(fā)酵過程的實(shí)時(shí)監(jiān)測的趨勢(shì)。但是,由于發(fā)酵基質(zhì)的復(fù)雜性,在大規(guī)模應(yīng)用此技術(shù)之前,仍存在一些實(shí)際問題需要克服,如發(fā)酵過程中劇烈的條件、發(fā)酵基質(zhì)粘稠易堵塞采樣狹縫及氣泡的散射作用等。因此,如何提高模型的穩(wěn)健性、準(zhǔn)確性仍是研究重點(diǎn)。
微生物發(fā)酵過程是一個(gè)復(fù)雜的生化反應(yīng)過程,通常氣、液、固三態(tài)并存,因此在線檢測對(duì)于整個(gè)發(fā)酵過程中了解微生物的生長規(guī)律和優(yōu)化生產(chǎn)過程尤為重要。而實(shí)際過程分析中,多使用離線化學(xué)分析,這些方法操作繁瑣、費(fèi)時(shí)、費(fèi)力。自NIRS用于發(fā)酵過程監(jiān)測,從實(shí)驗(yàn)室規(guī)模到工業(yè)規(guī)模發(fā)展迅速。它可用于所有類型的發(fā)酵過程,但發(fā)酵過程的復(fù)雜性,使得此技術(shù)的廣泛應(yīng)用仍存在許多問題,大多數(shù)研究還停留在實(shí)驗(yàn)室階段,用于工業(yè)規(guī)模的研究仍不足;NIRS容易受到各因素影響,如樣品溫度、轉(zhuǎn)速、通氣等。
經(jīng)過幾十年的發(fā)展,NIRS逐漸成為一種成熟的快速分析技術(shù),被用于藥品、食品、農(nóng)產(chǎn)品等各個(gè)領(lǐng)域中??v觀發(fā)展趨勢(shì),NIRS作為可靠和穩(wěn)健的工具用于監(jiān)測生物過程將具有很大發(fā)展前景。
[1]陸婉珍.現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù)[M].北京:中國石化出版社,2006:1-2.
[2]Roggo Y,Chalus P,Maurer L,et al.A review of near infrared spectroscopy and chemometrics in pharmaceutical technologies[J].J Pharm Biomed Anal,2007,44(3):683-700.
[3]Woodcock T,Downey G,O'Donnell C P.Better quality food and beverages:the role of near infrared spectroscopy[J].J Near Infrared Spec,2008,16(1):1-29.
[4]Decker M,Nielsen P V,Martens H.Near-infrared spectra of Penicillium camemberti strains separated by extended multiplicative signal correction improved prediction of physical and chemical variations[J].Appl Spectrosc,2005,59(1):56-68.
[5]Morita H,Hasunuma T,Vassileva M,et al.Near infrared spectroscopy as high-throughput technology for screening of xylose-fermenting recombinant Saccharomyces cerevisiae strains[J].Anal Chem,2011,83(11):4023-4029.
[6]郭偉良,張卓勇,逯家輝,等.近紅外光譜法在蛹蟲草誘變篩選及其發(fā)酵條件優(yōu)化中應(yīng)用[J].光譜學(xué)與光譜分析,2010,30(8):2077-2082.
[7]Scarff M,Arnold SA,Harvey L M,et al.Near infrared spectroscopy for bioprocess monitoring and control:current status and future trends[J].Crit Rev Biotechnol,2006,26(1):17-39.
[8]Petersen N,Odman P,Padrell A E,et al.In situ near infrared spectroscopy for analyte-specific monitoring of glucose and ammonium in Streptomycescoelicolor fermentations[J].Biotechnol Prog,2010,26(1):263-271.
[9]Finn B,Harvey L M,McNeil B.Near-infrared spectroscopic monitoring of biomass,glucose,ethanol and protein content in a high cell density baker's yeast fed-batch bioprocess[J].Yeast,2006,23(7):507-517.
[10] Arnold SA,Gaensakoo R,Harvey L M,et al.Use of at-line and insitu near infrared spectroscopy to monitor biomass in an industrial fed-batch Escherichia coli process[J].Biotechnol Bioeng,2002,80(4):405-413.
[11] Crowleya J,Arnold SA,Wood N,et al.Monitoring a high cell density recombinant Pichia pastoris fed-batch bioprocess using transmission and reflectance near infrared spectroscopy[J].Enzyme Microb Tech,2005,36(5-6):621-628.
[12] Ferreira A P,Alves T P,Menezes J C.Monitoring complex media fermentations with near-infrared spectroscopy:comparison of different variable selection methods[J].Biotechnol Bioeng,2005,91(4):474-481.
[13] Landgrebe D,Haake C,Hopfner T,et al.On-line infrared spectroscopy for bioprocess monitoring[J].Appl Microbiol Biotechnol,2010,88(1):11-22.
[14] Cavinato A G.,Mayes D M,Ge Z H,et al.Noninvasive method for monitoring ethanol in fermentation processes using fiber-optic nearinfrared spectroscopy[J].Anal Chem,1990,62(18):1977-1982.
[15] Holm-Nielsen J B,Lomborg C J,Oleskowicz-Popiel P,et al.Online near infrared monitoring of glycerol-boosted anaerobic digestion processes:evaluation of process analytical technologies[J].Biotechnol Bioeng,2008,99(2):302-313.
[16] Lomborg C J,Holm-Nielsen J B,Oleskowicz-Popiel P,et al.Near infrared and acoustic chemometrics monitoring of volatile fatty acids and dry matter during co-digestion of manure and maize silage[J].Bioresour Technol,2009,100(5):1711-1719.
[17] Cervera A E,Petersen N,Lantz A E,et al.Application of near-infrared spectroscopy for monitoring and control of cell culture and fermentation[J].Biotechnol Prog,2009,25(6):1561-1581.
[18] Rodrigues L O,Vieira L,Cardoso J P,et al.The use of NIR as a multi-parametric in situ monitoring technique in filamentous fermentation systems[J].Talanta,2008,75(15):1356-1361.
[19] Navratil M,Norberg A,Lembren L,et al.On-line multi-analyzer monitoring of biomass,glucose and acetate for growth rate control of a Vibrio cholerae fed-batch cultivation[J].J Biotechnol,2005,115(1):67-79.
[20] Arnold SA,Crowley J,Woods N,et al.In-situ near infrared spectroscopy to monitor key analytes in mammalian cell cultivation[J].Biotechnol Bioeng,2003,84(1):13-19.
Research progress in fermentation process with near infrared spectroscopy
ZHANG Hui1,3,LIU Ai-hua2,ZANG Heng-chang1,3,GUO Xue-ping2
(1.School of Pharmaceutical Science,Shandong University,Jinan 250012,China;2.Shandong Freda Biopharmaceutical Co.,Ltd.,Jinan 250101,China;3.National Glycoengineering Research Center,Jinan 250012,China)
TQ920.6
A
1005-1678(2012)05-0689-03
2012-01-15
張 惠,女,碩士研究生,制藥工程學(xué)專業(yè);臧恒昌,通信作者,教授,碩士生導(dǎo)師,Tel:0531-88382088,E-mail:zanghcw@126.com。