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Warum es wichtig ist, verschiedene Parameter online in Schüttelkolben zu messen
SFR vario misst O2, OUR, pH und Biomasse online
R. W. Maschke1, G. T. John2, and D. Eibl1
1 ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften, School of Life Sciences and Facility Management, Wädenswil, Schweiz
2PreSens Precision Sensing GmbH, Regensburg, Deutschland
Optische Sensoren ermöglichen die Überwachung und Kontrolle wichtiger Kulturparameter auch im Schüttelkolbenmaßstab. In diesem Kurzbericht zeigen wir ein Beispiel für die Multiparameter-Überwachung mit SFR vario in der S. cerevisiae-Kultur, und wie verschiedene Sensoren in verschiedenen Kulturphasen die aussagekräftigsten Informationen liefern.
SFR vario
Das SFR vario ist eine optische Überwachungseinheit für Schüttelkolben, mit der mehrere Parameter gleichzeitig gemessen werden können. Optische Sauerstoff-, pH- und CO2-Sensorspots sind in den Schüttelkolben integriert und können dann durch den transparenten Kolbenboden ausgelesen werden, während die Biomasse über eine Rückstreulichtmessung erfasst wird. Beide Messmethoden sind vollkommen nicht-invasiv, so dass keine Probenahme oder andere Störungen während des Schüttelvorgangs erforderlich sind, und zugleich die Daten online verfügbar sind. Darüber hinaus wird OUR automatisch aus den Sauerstoffmessungen mit der SFR vario Software PreSens Flasks Studio berechnet.
Der Multiparameter-Ansatz
Im Folgenden zeigen wir ein Beispiel für die Multisensorüberwachung in der S. cerevisiae-Kultur, um zu verdeutlichen, wie wichtig es ist, sich nicht nur auf die Messung eines Parameters zu verlassen. In den verschiedenen Kulturphasen liefern unterschiedliche Sensoren die besten Ergebnisse und ermöglichen so ein zuverlässiges Gesamtbild.
Multi-Sensor Überwachung in S. cerevisiae Kultur
Abbildung 2 zeigt Online-Messungen von O2, OUR, pH, CO2 und Biomasse eines S. cerevisiae-Stamms in YPD-Medium. Die Kultur wurde in 500-mL-Schüttelkolben mit 100 ml Füllvolumen, bei 30 °C und 180 U/min (50 mm Schütteldurchmesser) durchgeführt.
Während der ersten 6 Stunden der Kultivierung zeigt das Signal des Sauerstoffsensors einen kontinuierlichen, zunehmenden Sauerstoffverbrauch - ein deutliches Signal, das auf das exponentielle Wachstum der Kultur hinweist. Auch der kurze Abfall von OUR in Stunde 6 ist leicht zu erkennen. Er wird durch eine Umstellung des Stoffwechsels von der Ethanolproduktion auf den Ethanolverbrauch verursacht, wenn die primäre Kohlenstoffquelle (Glukose) limitierend wird (siehe CO2-Sensor). Später wird Sauerstoff limitierend und der O2-Gehalt bleibt gleich Null, d. h. er liefert keine Information mehr über die Dynamik des Systems.
Die Rückstreulichtmessungen können in den ersten 2 Stunden aufgrund der anfänglich geringen Zelldichte keine schlüssigen Informationen liefern. Sie zeigt jedoch weiterhin Informationen über die Biomassebildung, wenn der Sauerstoffsensor aufgrund der begrenzten Sauerstoffzufuhr bei 0 % bleibt.
Der (optionale) CO2-Sensor zeigt einen Anstieg des Kohlendioxidgehalts während der Ethanolproduktion an. Nach der Stoffwechselumstellung nimmt die CO2-Produktion ab, was sich auch in einem langsameren Absinken des pH-Wertes niederschlägt, da weniger CO2 im Kulturmedium vorhanden ist. Nach 7 Stunden, wenn die Sauerstoffverbrauchsrate ein Maximum erreicht hat, liefert das O2-Signal keine nützlichen Informationen mehr. In diesem Kulturstadium liefern die Signale der CO2- und pH-Sensoren aussagekräftigere Informationen, und die steigenden pH-Werte nach 9 Stunden weisen auf ein anhaltendes Wachstum hin. Während dieses Zeitraums zeigt das Biomassesignal nun deutlich die kontinuierlich ansteigende Wachstumskurve an.
Zusammenfassung
SFR vario ermöglicht die Überwachung mehrerer unabhängig voneinander gemessener Parameter und liefert ein vollständiges Bild. Die Signale können sich gegenseitig validieren, um eine höhere Bioprozesssicherheit und eine zuverlässigere und reproduzierbarere Produktion zu erreichen. Es liefert ununterbrochen aussagekräftige Informationen über die gesamte Kulturdauer. Dies macht es zum idealen Werkzeug für die Prozessentwicklung im Schüttelkolbenmaßstab.
Referenz
Weitere Informationen zur Datenanalyse finden Sie unter Maschke et. al. Improved Time Resolved KPI and Strain Characterization of Multiple Hosts in Shake Flasks Using Advanced Online Analytics and Data Science. Bioengineering 2022, 9, 339. https://doi.org/10.3390/bioengineering9080339