Protease는 peptide결합을 가진 단백질을 분해하는 효소로서, 세제산업, 식품산업, 피혁산업, 제약산업 등 다양한 분야에 응용이 가능하다. 그 중 세제산업, 피혁산업 등에서는 크게 이용되는 alkaline protease는 protease시장에서 가장 큰 비율로 이용되고 있어서 이에 대한 연구가 다방면으로 진행 중이다. 본 연구에서는 alkaline protease를 생산할 수 있는 균을 분리 동정하고자 skim milk agar plate에서 투명환을 강하게 형성하는 ...
Protease는 peptide결합을 가진 단백질을 분해하는 효소로서, 세제산업, 식품산업, 피혁산업, 제약산업 등 다양한 분야에 응용이 가능하다. 그 중 세제산업, 피혁산업 등에서는 크게 이용되는 alkaline protease는 protease시장에서 가장 큰 비율로 이용되고 있어서 이에 대한 연구가 다방면으로 진행 중이다. 본 연구에서는 alkaline protease를 생산할 수 있는 균을 분리 동정하고자 skim milk agar plate에서 투명환을 강하게 형성하는 콜로니 중 알칼리 조건에서 높은 활성을 보이는 균주를 선택하였고, 동정 결과 Bacillus 속으로 확인되어 Bacillus subtilis FBL-1으로 명명하였다. 호기적인 조건으로 37°C, 200 rpm으로 배양하여 효소를 생산하였으며, 통계적인 방법으로 최적화를 수행하였다. Plackett-Burman design을 통해 protease activity에 미치는 영향을 알아본 결과 fructose와 yeast extract가 중요 인자로 선택되었다. Plackett-Burman design은 중요 인자를 선택할 뿐 정확한 최적조건을 제공할 수 없기 때문에 중요 인자를 이용하여 반응표면분석(RSM)의 하나인 Box-Behnken design을 통해 최적화를 수행하였다. 먼저 최대경사법을 이용하여 중심점을 결정하였고 Box-Behnken design을 이용하여 18가지의 실험을 수행하였으며, 그 결과로 다중회귀분석을 통하여 최적 값을 얻었다. 각 변수들의 최적 수준은 fructose 32.42 g/l, yeast extract 15.02 g/l, incubation time 35.78 h으로 나타났다. 그리고 이 최적 조건에서 protease를 생산하였을 때의 최대 활성은 578.55 U/ml로 실험 모델의 회귀방정식에 의해 예측되었다. 최적 수준에서 실제 실험을 수행 한 결과 protease activity는 594.41 U/ml로 예측된 값과는 2.67%의 오차밖에 나지 않아 최적화 모델이 적합함을 검증할 수 있었다. 이상으로 본 연구에서는 Bacillus subsilis를 분리 및 동정하여, 통계적인 방법들로 최초 84.82 U/ml의 비교적 낮은 효소활성을 최종 594.41 U/ml, 즉 효소활성을 7.1배 증가시키는 최적화 조건을 확립하였다.
Protease는 peptide결합을 가진 단백질을 분해하는 효소로서, 세제산업, 식품산업, 피혁산업, 제약산업 등 다양한 분야에 응용이 가능하다. 그 중 세제산업, 피혁산업 등에서는 크게 이용되는 alkaline protease는 protease시장에서 가장 큰 비율로 이용되고 있어서 이에 대한 연구가 다방면으로 진행 중이다. 본 연구에서는 alkaline protease를 생산할 수 있는 균을 분리 동정하고자 skim milk agar plate에서 투명환을 강하게 형성하는 콜로니 중 알칼리 조건에서 높은 활성을 보이는 균주를 선택하였고, 동정 결과 Bacillus 속으로 확인되어 Bacillus subtilis FBL-1으로 명명하였다. 호기적인 조건으로 37°C, 200 rpm으로 배양하여 효소를 생산하였으며, 통계적인 방법으로 최적화를 수행하였다. Plackett-Burman design을 통해 protease activity에 미치는 영향을 알아본 결과 fructose와 yeast extract가 중요 인자로 선택되었다. Plackett-Burman design은 중요 인자를 선택할 뿐 정확한 최적조건을 제공할 수 없기 때문에 중요 인자를 이용하여 반응표면분석(RSM)의 하나인 Box-Behnken design을 통해 최적화를 수행하였다. 먼저 최대경사법을 이용하여 중심점을 결정하였고 Box-Behnken design을 이용하여 18가지의 실험을 수행하였으며, 그 결과로 다중회귀분석을 통하여 최적 값을 얻었다. 각 변수들의 최적 수준은 fructose 32.42 g/l, yeast extract 15.02 g/l, incubation time 35.78 h으로 나타났다. 그리고 이 최적 조건에서 protease를 생산하였을 때의 최대 활성은 578.55 U/ml로 실험 모델의 회귀방정식에 의해 예측되었다. 최적 수준에서 실제 실험을 수행 한 결과 protease activity는 594.41 U/ml로 예측된 값과는 2.67%의 오차밖에 나지 않아 최적화 모델이 적합함을 검증할 수 있었다. 이상으로 본 연구에서는 Bacillus subsilis를 분리 및 동정하여, 통계적인 방법들로 최초 84.82 U/ml의 비교적 낮은 효소활성을 최종 594.41 U/ml, 즉 효소활성을 7.1배 증가시키는 최적화 조건을 확립하였다.
Proteases catalyze the cleavage of the peptide bonds in proteins, and they are important industrial enzymes which are used for detergent, leather, medicine and food industries. Since alkaline proteases which are used for detergent and leather industries are the largest group in protease market, a lo...
Proteases catalyze the cleavage of the peptide bonds in proteins, and they are important industrial enzymes which are used for detergent, leather, medicine and food industries. Since alkaline proteases which are used for detergent and leather industries are the largest group in protease market, a lot of studies are being carried out. This research was attempted to isolate a novel bacterial strain producing alkaline protease. Therefore, alkaline protease producing bacterium was selected by using skim milk agar plate. Among the colonies developed onto skim milk agar plate, the colony showing the most wide and clear zone was selected, and the protease activity was assayed under alkaline condition. The isolated strain was identified as Bacillus subtilis by 16s rDNA sequencing result, and it was named as Bacillus subtilis FBL-1. Protease was produced under 37°C, 200 rpm and aerobic condition and then optimized through statistical methods. Fructose and yeast extract were screened as significant variables through Plackett-Burman design. The level of significant variables screened by Plackett-Burman design was optimized through response surface methodology using Box-Behnken design. The center points of each parameter were primarily investigated by the steepest ascent method. The optimized level of significant variables for protease activity was calculated through multiple regression analysis from the experimental data. The optimized level of each variable was as follows; fructose 32.42 g/l, yeast extract 15.02 g/l, incubation time 35.78 h (the predicted response from the developed model was 578.55 U/ml). The experimental protease activity reached to 594.41 U/ml under the statistically optimized culture conditions. As a result, there is only 2.67% difference between the predicted and experimental protease activity. Therefore, the results of this research have a successful and significant improvement (7.1-fold) in the production of protease though statistical method.
Proteases catalyze the cleavage of the peptide bonds in proteins, and they are important industrial enzymes which are used for detergent, leather, medicine and food industries. Since alkaline proteases which are used for detergent and leather industries are the largest group in protease market, a lot of studies are being carried out. This research was attempted to isolate a novel bacterial strain producing alkaline protease. Therefore, alkaline protease producing bacterium was selected by using skim milk agar plate. Among the colonies developed onto skim milk agar plate, the colony showing the most wide and clear zone was selected, and the protease activity was assayed under alkaline condition. The isolated strain was identified as Bacillus subtilis by 16s rDNA sequencing result, and it was named as Bacillus subtilis FBL-1. Protease was produced under 37°C, 200 rpm and aerobic condition and then optimized through statistical methods. Fructose and yeast extract were screened as significant variables through Plackett-Burman design. The level of significant variables screened by Plackett-Burman design was optimized through response surface methodology using Box-Behnken design. The center points of each parameter were primarily investigated by the steepest ascent method. The optimized level of significant variables for protease activity was calculated through multiple regression analysis from the experimental data. The optimized level of each variable was as follows; fructose 32.42 g/l, yeast extract 15.02 g/l, incubation time 35.78 h (the predicted response from the developed model was 578.55 U/ml). The experimental protease activity reached to 594.41 U/ml under the statistically optimized culture conditions. As a result, there is only 2.67% difference between the predicted and experimental protease activity. Therefore, the results of this research have a successful and significant improvement (7.1-fold) in the production of protease though statistical method.
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