• 제목/요약/키워드: statistical medium optimization

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반응 표면 분석법을 사용한 Rhodobacter sphaeroides PS-24 유래 carotenoid 생산 배지 최적화 (Optimization of Medium for the Carotenoid Production by Rhodobacter sphaeroides PS-24 Using Response Surface Methodology)

  • 봉기문;김공민;서민경;한지희;박인철;이철원;김평일
    • 한국유기농업학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.135-148
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    • 2017
  • 본 연구를 통해 논, 시설재배 밭 토양, 쓰레기장, 하천 및 호수의 퇴적 토양 등 22개소에서 분리한 총 6종의 광합성세균 중 호기 암 배양이 가능한 Rhodobacter sphaeroides PS-24를 분리하였다. 형태학적 특징으로는 그람음성의 막대모양으로, 운동성이 있었다. 분리균주의 16S rRNA 염기서열을 분석한 결과 Rhodobacter sphaeroides ATH2.4.1과 99%의 상동성을 나타내었으며, 본 연구에서 Rhodobacter spharoides PS-24로 명명하여 연구를 수행하였다. 선별균주를 modifed Van niel's yeast 배지에서 배양 후 생성된 carotenoid를 추출한 결과 $12.03{\pm}0.15mg/L$의 함량이 측정되었으며, 반응표면분석법 중 Plackett burman 분석방법과 Box-Behnken 분석방법을 통해 carotenoid 생산에 영향을 미치는 요인을 분석하고 농도를 최적화하였다. 분석결과 각각의 독립변수 yeast extract -0.4144 (1.23 g/L), $Na_2CO_3$ 0.8541 (3.71 g/L)와 $MgSO_4$ 1.00 (1.00 g/L)의 농도를 선정하였으며, 이를 바탕으로 배지 조성을 최적화한 결과 yeast extract 1.23 g, sodium acetate 1 g, $NH_4Cl$ 1.75 g, NaCl 2.5 g, $K_2HPO_4$ 2 g, $MgSO_4$ 1.0 g, mono-sodium glutamate 7.5 g, $Na_2CO_3$ 3.71 g, $NH_4Cl$ 3.5 g, $CaCl_2$ 0.01 g/ liter로 선정하였다. 최적배지를 대상으로 5 L, 50 L, 500 L scale-up을 진행한 결과 최종 carotenoid는 각각 17.98 mg/L, 18.03 mg/L, 18.11 mg/L로 조사되었다. 최적배지의 경우 modified Van niel's yeast 배지보다 약 1.5배 많은 carotenoid를 생산하였으며, 대량배양을 통한 scale-up 과정 시 carotenoid의 생산량은 크게 변화하지 않는 것으로 조사되었다. 따라서 본 연구를 바탕으로 산업적으로 다양하게 사용되고 있는 carotenoid를 생산하는 광합성세균 Rhodobacter spharoides PS-24를 개발하였으며, 본 연구를 바탕으로 유기농축산에 사용이 가능한 기능성 미생물제제를 개발하고자 한다.

Optimization of SWAN Wave Model to Improve the Accuracy of Winter Storm Wave Prediction in the East Sea

  • Son, Bongkyo;Do, Kideok
    • 한국해양공학회지
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    • 제35권4호
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    • pp.273-286
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    • 2021
  • In recent years, as human casualties and property damage caused by hazardous waves have increased in the East Sea, precise wave prediction skills have become necessary. In this study, the Simulating WAves Nearshore (SWAN) third-generation numerical wave model was calibrated and optimized to enhance the accuracy of winter storm wave prediction in the East Sea. We used Source Term 6 (ST6) and physical observations from a large-scale experiment conducted in Australia and compared its results to Komen's formula, a default in SWAN. As input wind data, we used Korean Meteorological Agency's (KMA's) operational meteorological model called Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS), the European Centre for Medium Range Weather Forecasts' newest 5th generation re-analysis data (ERA5), and Japanese Meteorological Agency's (JMA's) meso-scale forecasting data. We analyzed the accuracy of each model's results by comparing them to observation data. For quantitative analysis and assessment, the observed wave data for 6 locations from KMA and Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA) were used, and statistical analysis was conducted to assess model accuracy. As a result, ST6 models had a smaller root mean square error and higher correlation coefficient than the default model in significant wave height prediction. However, for peak wave period simulation, the results were incoherent among each model and location. In simulations with different wind data, the simulation using ERA5 for input wind datashowed the most accurate results overall but underestimated the wave height in predicting high wave events compared to the simulation using RDAPS and JMA meso-scale model. In addition, it showed that the spatial resolution of wind plays a more significant role in predicting high wave events. Nevertheless, the numerical model optimized in this study highlighted some limitations in predicting high waves that rise rapidly in time caused by meteorological events. This suggests that further research is necessary to enhance the accuracy of wave prediction in various climate conditions, such as extreme weather.

통계학적인 방법과 왕겨를 기질로 사용하여 해양에서 분리한 Bacillus licheniformis LBH-52 를 사용한 carboxymethylcellualse의 생산조건 최적화 (Statistical Optimization for Production of Carboxymethylcellulase from Rice Hulls by a Newly Isolated Marine Microorganism Bacillus licheniformis LBH-52 Using Response Surface Method)

  • 김혜진;고와;정정한;이진우
    • 생명과학회지
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    • 제21권8호
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    • pp.1083-1093
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    • 2011
  • 왕겨를 기질로 사용하여 carboxymethylcellualse (CMCase)를 생산하는 미생물을 해수에서 분리하였으며 16S rDNA의 염기서열을 분석하여 동정한 결과, Bacillus lichemiformis로 확인되었다. CMCase를 생산하기 위한 최적의 탄소원과 질소원은 왕겨와 암모니움 나이트레이트이었다. 통계학적인 방법인 response surface method (RSM)을 사용하여 CMCase를 생산하기 위한 조건을 최적화하였다. 통계학적인 분석 결과, 왕겨가 균체의 생육에 미치는 영향이 가장 높았으며, 왕겨와 배지의 초기 pH가 CMCase 생산에 미치는 영향이 높았다. Design Expert Software를 사용하여 결과를 분석한 결과, 균체의 생장에 최적인 조건은 48.7 g/l 왕겨, 1.8 g/l 암모니움 나이트레이트, 배지의 초기 pH 6.8 및 배양온도 35.7$^{\circ}C$이었으나, CMCase의 생산에 최적인 조건은 43.2 g/l 왕겨, 1.1 g/l 암모니움 나이트레이트, 배지의 초기 pH 6.8 및 배양온도 35.7$^{\circ}C$이었다. 최적화된 조건에서 왕겨를 기질로 사용하여 B. lincheniformis LBH-52가 생산하는 CMCase는 79.6 U/ml이었다. 본 연구를 통하여 왕겨와 암모니움 나이트레이트를 CMCase를 생산하는 기질로 개발하였으며, 해수에서 분리한 미생물을 사용하여 생산기간을 3일로 단축하였다.

통계학적 방법을 사용한 해양미생물 Bacillus velezensis A-68균주의 섬유소 분해효소 생산 조건 최적화 (Rapid Statistical Optimization of Cultural Conditions for Mass Production of Carboxymethylcellulase by a Newly Isolated Marine Bacterium, Bacillus velezensis A-68 from Rice Hulls)

  • 김보경;김혜진;이진우
    • 생명과학회지
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    • 제23권6호
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    • pp.757-769
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    • 2013
  • 섬유소 분해효소(carbxymethylcellulase)를 생산하는 미생물을 해수에서 분리하여 16S rDNA 및 gyrase 유전자의 염기서열을 분석하여 동정한 결과, Bcaillus velezensis로 확인되었으며 B. velezensis A-68로 명명하였다. 이 균주가 생산하는 섬유소 분해효소의 생산 조건을 최적화하기 위하여 통계학적 방법인 response surface method (RSM)를 사용하였다. 이 균주의 생육에 최적인 왕겨, 효모 추출물 및 배지의 초기 pH는 60.2 g/l, 7.38 g/l 및 7.18이었으나, 섬유소 분해효소 생산에 최적인 왕겨, 효모 추출물 및 배지의 초기 pH는 50.0 g/l, 5.99 g/l 및 7.30이었다. 통계학적인 분석 결과, 균주의 생육 및 균주의 섬유소 분해효소 생산에 가장 큰 영향을 미치는 것은 효모 추출물이었다. 이 균주의 생육과 섬유소 분해 효소의 생산에 최적인 $K_2HPO_4$, NaCl, $MgSO_4{\cdot}7H_2O$$(NH_4)_2SO_4$의 농도는 각각 7.50, 1.00, 0.10, and 0.80 g/l이었다. 이 균주의 생육 및 섬유소 분해효소 생산에 최적인 온도는 각각 $30^{\circ}C$$35^{\circ}C$로 생육에 최적인 조건과 섬유소 분해효소 생산에 최적인 조건이 다름을 알 수 있었다. 이 균주가 생산하는 섬유소 분해효소의 생산성은 83.8 m/l이며, 이는 최적화하기 전의 생산성에 비하여 3.3배 증가한 것이다. 이 연구를 통하여 농업 부산물인 왕겨를 섬유소 분해효소 생산을 위한 기질로 개발하였으며, 해수에서 분리한 미생물을 사용함으로써 섬유소 분해효소의 생산기간을 3일로 단축할 수 있었다.

Lovastatin 고생산성 변이주의 신속 선별을 위해 통계적 방법을 적용한 Sporulation 배지 개발 및 Miniature 배양 방법 개발 (Mass Screening of Lovastatin High-yielding Mutants through Statistical Optimization of Sporulation Medium and Application of Miniaturized Fungal Cell Cultures)

  • 안현정;정용섭;김평현;전계택
    • KSBB Journal
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    • 제22권5호
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    • pp.297-304
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    • 2007
  • Lovastatin은 근사형성 균류인 Aspergillus terreus가 생합성하는 이차대사산물로 강력한 고지혈증 치료제로 널리 이용되는 물질이다. 본 연구에서는 lovastatin 고생산변이주를 이용하여 포자배지 최적화를 통한 miniature 배양 방법을 확립하고자 하였다. 우선 miniature 배양에 필수적인 효과적인 포자 형성 방법을 개발하고자 포자 형성 배지의 통계학적 배지 최적화를 수행하였다. Miniature 배양의 inoculum으로 이용되는 대량의 포자를 획득하기 위해 Plackett-Burman 실험법을 이용하여 포자 형성을 향상시키는 성분을 조사한 결과, glucose, sucrose, yeast extract 그리고 $KH_2PO_4$가 주목할 만한 효과를 보였다. 상기 성분의 최적 농도를 확인하기 위해 반응표면분석법 (RSM)을 이용한 결과, PDA 포자 형성 배지와 비교하여 볼 때, 최적 성분 농도에서 포자 형성이 약 190배 증가하였다. 최적화된 포자형성 배지를 이용하여 lovastatin 고생산성 변이주의 대량 선별을 위한 miniature 배양 방법을 확립하기 위해 기존의 실험 과정에 'PaB (adaptation)'라는 한 번의 계대배양을 더 추가한 결과 생산균주의 안정성과 재현성이 큰 폭으로 증가하는 주목할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 단기간에 가능한 한 다량의 균주를 스크리닝하기 위해 성장배양과 생산배양 모두 조업부피가 7 ml인 tube를 이용해 miniature 배양을 반복 수행하여, lovastatin 생산성과 배양형태가 훌륭한 변이주를 선별할 수 있었는데, 이 균주는 7 ml tube배양과 250 ml flask배양 (조업부피 50 ml) 모두에서 생산성이 높은 것으로 보아 산소 의존도가 비교적 낮고 생산 안정성이 높은 균주인 것으로 판단되었다. 한편 miniature 배양을 이용해서 lovastatin 고생산성을 보이는 균주를 신속 선별하기 위해서는 균주의 적절한 배양형태 유도가 매우 중요한 것으로 관찰되었다. 즉 생산배양으로의 고활성 균주의 접종을 위해서, 또한 생산배양에서 pellet의 배양형태 유도를 위해서 성장배양 시에는 반드시 고농도의 균사모양을, 생산배양 시에는 직경 1 mm 이하의 pellet모양의 배양 형태를 유지해야만, 생산균주가 lovastatin을 안정적으로 고생산할 수 있는 것으로 관찰되었다. 초기에 선별된 균주를 이용하여 miniature 배양에 의해 고속 균주선별 실험을 반복함으로써 고생산성 균주들을 다량 선별할 수 있었는데, 이들의 lovastatin 생산성을 조사한 결과, 기존의 flask 배양대비 오차범위가 $\pm$20% 이내의 생산성을 보이는 균주가 초기 선별시의 32%에 비해 81%로 크게 증가함을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과는 lovastatin 고생산성, 고안정성 균주의 고속 스크리닝을 위해서 본 연구에서 개발한 tube를 이용한 miniature 배양이 기존의 flask 배양을 대체할 수 있는 훌륭한 배양방법임을 제시해 준다.

디지털 화상 장치를 이용한 섬유제품류 간이 색차판별에 관한 연구 (A Study on Rapid Color Difference Discrimination for Fabrics using Digital Imaging Device)

  • 박재우;변기식;조성용;김병순;오준호
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권8호
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    • pp.29-37
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    • 2019
  • 수가 중소 영섬유제품에 대한 품질관리 대상은 소재에 대한 물리적 성능 특성 이외에도 색상, 착용감 등의 주관적 판단 인자들이 있다. 색상은 소비자들이 별도의 측정 장비 없이도 주관에 따라 판단 할 수 있는 대표적인 품질인자이다. 따라서 산업 현장에서는 색상에 대한 통계적 품질관리를 위하여 색차계를 이용한 정량화를 통해 품질관리에 적용하고 있다. 하지만, 국내 섬유관련 업체는 대다수가 중소 영세업체기 때문에 육안검사에 의존한 색차관리를 수행하고 있으며, 그로 인해 검사자 개인성향 및 작업 수행방식에 따라 많은 차이를 보이게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 산업현장의 실정에 부합하는 품질관리 기법 개발을 목표로, 사무기기 중의 하나인 디지털 화상 장치를 이용한 간이 색차판별 가능성에 대한 연구를 수행하였다. 연구결과, 일반 평판 스캐너를 활용한 이미징 분석 기반의 색차판별법은 기존의 측색계를 이용한 판별법과 비교하여 높은 상관관계($R^2=0.969$)를 보여주고 있었으며, 이를 통해 공정 간 및 로트별 색차관리에 대한 현장 간이판별이 가능함을 확인하였다. 또한 색차를 구성하고 있는 각 요소(${\Delta}L$, ${\Delta}a$, ${\Delta}b$)에 대한 분석을 통해서 공정관리 요소식별이 가능함을 확인 할 수 있었다. 향후, 본 연구의 결과를 기반으로 하여 판정기법을 좀 더 정교화/최적화하게 된다면, 산업현장에서 충분히 색차계를 대체 할 수 있는 방법으로까지 발전 할 수 있으리라 판단된다.