RecogNice

Bearbieter

Joachim von Wulffen

 
 

Julia Lischke

 
Beschreibung

Produktionsprozesse der "weißen" Biotechnologie (>10.000 l) werden typischerweise nach dem "economy-of-scale"-Prinzip im großen Maßstab ausgelegt. Im Gegensatz dazu findet die Optimierung der Produktionsstämme, sowie der Prozessführung im Labormaßstab statt (1-100 l). Infolge der Hochskalierung erfahren die einzelnen Zellen Gradienten in der Substrat- und Sauerstoffversorgung während sie durch das Reaktorvolumen wandern. Das hat Nebeneffekte zur Folge, die das Wachstum, die Ausbeute, oder den Produkttiter im Medium beeinträchtigen. Ziel des Projekts ist es, dieses Problem systembiologisch zu charakterisieren, wobei E. coli als Modellorganismus verwendet wird. Mit einem Pfropfstromreaktor werden die Verhältnisse in einem großskaligen Reaktor simuliert. Es werden sowohl Transkriptom- als auch Metabolomdaten erhoben, die in die Modelle einfließen. Aus den Modellen werden Vorhersagen für Skalierungskriterien abgeleitet, um die auftretenden Nebeneffekte zu verringern. 

 

Publikationen
  • von Wulffen, J., RecogNice-Team, Sawodny, O., & Feuer, R. (2016). Transition of an Anaerobic Escherichia coli Culture to Aerobiosis: Balancing mRNA and Protein Levels in a Demand-Directed Dynamic Flux Balance Analysis. PloS One, 11(7), e0158711. doi: 10.1371/journal.pone.0158711
  • von Wulffen, J., Buchholz, P., Sawodny, O., & Feuer, R. (2015). Modeling the metabolism of escherichia coli under oxygen gradients with dynamically changing flux bounds. In 2015 IEEE 15th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE) (pp. 1–6). IEEE. doi: 10.1109/BIBE.2015.7367691

 

Fördermittel        
Die Finanzierung wird vom BMBF bereitgestellt.
 
     

 

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