In this study, the experiment of solid-phase microextraction (SPME) technique using GC/FID was conducted as a possible alternative to liquid-liquid extraction for the analysis of EGBE, DGBE, DBM and TGME in water, and also, an optimization condition of trace analysis for disel oxygenates including EGBE by the design of experiment (DOE) was described. Experiments used a fractional factorial design method followed by central composite design allowing optimization of a number of factors as well as statistical analysis of the results. The response surface analysis showed that the extraction efficiency could be represented by a second-order polynomial equation in which the salts concentration, extraction temperature, extraction time and sonication time are the major influences. Using DOE method, a new datadependent method was developed to improve the quantity of confidently analyzed disel oxygenates in water samples.
The powder core, conventionally fabricated from iron particles coated with insulator, showed large eddy current loss under high frequency, because of small specific resistance. To overcome the eddy current loss, the increase in the specific resistance of powder cores was needed. In this study, copper oxide coating onto electrically conductive iron particles was performed using a planetary ball mill to increase the specific resistance. Coating factors were optimized by the Response surface methodology. The independent variables were the CuO mass fraction, mill revolution number, coating time, ball size, ball mass and sample mass. The response variable was the specific resistance. The optimization of six factors by the fractional factorial design indicated that CuO mass fraction, mill revolution number, and coating time were the key factors. The levels of these three factors were selected by the three-factors full factorial design and steepest ascent method. The steepest ascent method was used to approach the optimum range for maximum specific resistance. The Box-Behnken design was finally used to analyze the response surfaces of the screened factors for further optimization. The results of the Box-Behnken design showed that the CuO mass fraction and mill revolution number were the main factors affecting the efficiency of coating process. As the CuO mass fraction increased, the specific resistance increased. In contrast, the specific resistance increased with decreasing mill revolution number. The process optimization results revealed a high agreement between the experimental and the predicted data ($Adj-R^2=0.944$). The optimized CuO mass fraction, mill revolution number, and coating time were 0.4, 200 rpm, and 15 min, respectively. The measured value of the specific resistance of the coated pellet under the optimized conditions of the maximum specific resistance was $530k{\Omega}{\cdot}cm$.
A simple, specific, and economical LC-MS/MS method was investigated for the screening of 43 prescribed antihypertensive and related drugs in human urine. The urine samples were simply prepared by diluting and mixing with internal standard before directly introduced to the LC-MS/MS system, which is fast, straightforward, and cost-effective. Fractional factorial, Box-Behnken, and I-optimal design were applied to screen and optimize the mass spectrometric and chromatographic factors. The analysis was carried out on a triple quadrupole mass spectrometer system utilizing multiple reaction monitoring with positive and negative electrospray ionization method. Chromatographic separation was performed on a Thermo Scientific Accucore RP-MS column (50 × 3.0 mm ID., 2.6 ㎛) using two separate gradient elution programs established with the same mobile phases. Chromatographic separation was performed within 12 min. The optimal method was validated based on FDA guideline. The results indicated that the assay was specific, reproducible, and sensitive with the limit of detection from 0.1 to 50.0 ㎍/L. The method was linear for all analytes with coefficient of determination ranging from 0.9870 to 0.9981. The intra-assay precision was from 1.44 to 19.87% and the inter-assay precision was between 2.69 and 18.54% with the recovery rate ranges from 84.54 to 119.78% for all drugs measured. All analytes in urine samples were stable for 24 h at 25℃, and for 2 weeks at -60℃. The developed method improves on currently existing methods by including larger number of cardiovascular medications and better sensitivity of 12 analytes.
PARK, HEE-SEOP;KANG, SEUNG-HOON;PARK, HYUN-JOO;KIM, EUNG-SOO
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.15
no.1
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pp.66-71
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2005
Doxorubicin is a clinically important anticancer polyketide compound that is typically produced by Streptomyces peucetius var. caesius. To improve doxorubicin productivity by S. peucetius, a doxorubicin pathway-specific regulatory gene, dnrI, was cloned into a high-copy-number plasmid containing a catechol promoter system. The S. peucetius containing the recombinant plasmid exhibited approximately 9.5-fold higher doxorubicin productivity compared with the wild-type S. peucetius. The doxorubicin productivity by this recombinant S. peucetius strain was further improved through the optimization of culture media composition. Based on the Fractional Factorial Design (FFD), cornstarch, $K_2HPO_4$, and $MgSO_4$ were identified to be the key factors influencing doxorubicin productivity. The Response Surface Method (RSM) results based on 20 independent culture conditions with varying amounts of key factors predicted the highest theoretical doxorubicin productivity of 11.1 mg/l with corn starch of 46.33 g/l, $K_2HPO_4$ of 4.63 g/l, and $MgSO_4$ of 9.26 g/l. The doxorubicin productivity of the recombinant S. peucetius strain with the RSM-based optimized culture condition was experimentally verified to be 11.46 mg/l, which was approximately 30.8-fold higher productivity compared with the wild-type S. peucetius without culture media optimization.
Since the neural network was introduced, significant progress has been made on data handling and learning algorithms. Currently, the most popular learning algorithm in neural network training is feed forward error back-propagation (FFEBP) algorithm. Aside from the success of the FFEBP algorithm, polynomial neural networks (PNN) learning has been proposed as a new learning method. The PNN learning is a self-organizing process designed to determine an appropriate set of Ivakhnenko polynomials that allow the activation of many neurons to achieve a desired state of activation that mimics a given set of sampled patterns. These neurons are interconnected in such a way that the knowledge is stored in Ivakhnenko coefficients. In this paper, the PNN model has been developed using the plasma enhanced chemical vapor deposition (PECVD) experimental data. To characterize the PECVD process using PNN, SiO$_2$films deposited under varying conditions were analyzed using fractional factorial experimental design with three center points. Parameters varied in these experiments included substrate temperature, pressure, RF power, silane flow rate and nitrous oxide flow rate. Approximately five microns of SiO$_2$were deposited on (100) silicon wafers in a Plasma-Therm 700 series PECVD system at 13.56 MHz.
The protein-bound innerpolysaccharides (IPS) produced by suspended mycelial cultures of Inonotus obliquus have promising potentials as an effective antidiabetic as well as an immunostimulating agents. To enhance IPS production, intensive strain improvement process should be carried out using large amount of UV-mutated protoplasts. During the whole strain-screening process, the stage of solid growth-culture was found to be the most time-requiring step, thus preventing rapid screening of high-yielding producers. In order to reduce the cell growth period in the solid growth-stage, therefore, solid growth-medium was optimized using the statistical methods such as (i) Plackett-Burman and fractional factorial designs (FFD) for selecting positive medium components, and (ii) steepest ascent (SAM) and response surface (RSM) methods for determining optimum concentrations of the selected components. By adopting the medium composition recommended by the SAM experiment, significantly higher growth rate was obtained in the solid growth-cultures, as represented by about 41% larger diameter of the cell growth circle and higher mycelial density. Sequential optimization process performed using the RSM experiments finally recommended the medium composition as follows: glucose 25.61g/L, brown rice 12.53 g/L, soytone peptone 12.53 g/L, $MgSO_4$ 5.53 g/L, and agar 20 g/L. It should be noted that this composition was almost similar to the medium combinations determined by the SAM experiment, demonstrating that the SAM was very helpful in finding out the final optimum concentrations. Through the use of this optimized medium, the period for the solid growth-culture could be successfully reduced to about 8 days from the previous 15~20 days, thus enabling large and mass screening of high producers in a relatively short period.
Statistical experimental methods were used to optimize the medium for mass production of a novel laccase3 (Lac3) by recombinant Saccharomyces cerevisiae TYEGLAC3-1. The basic medium was composed of glucose, casamino acids, yeast nitrogen base without amino acids (YNB w/o AA), tryptophan, and adenine. A one-factor-at-a-time approach followed by the fractional factorial design identified galactose, glutamic acid, and ammonium sulfate, as significant carbon, nitrogen, and mineral sources, respectively. The steepest ascent method and response surface methodology (RSM) determined that the optimal medium was (g/L): galactose, 19.16; glutamic acid, 5.0; and YNB w/o AA, 10.46. In this medium, the Lac3 activity (277.04 mU/mL) was 13.5 times higher than that of the basic medium (20.50 mU/mL). The effect of temperature, pH, agitation (rpm), and aeration (vvm) was further examined in a batch fermenter. The best Lac3 activity was 1176.04 mU/mL at 25 ℃, pH 3.5, 100 rpm, and 1 vvm in batch culture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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