Evaluation of current models for transgalactosylation catalysed by β-galactosidase
Translated title
Evaluering af nuværende modeller for transgalaktosylsering katalyseret af beta-galaktosidase
Author
Nørgaard, Jonas Krushave
Term
4. Term
Education
Publication year
2016
Submitted on
2016-08-30
Pages
43
Abstract
Dette speciale undersøger, hvordan transgalaktosylering katalyseret af β-galaktosidase bedst beskrives kinetisk i forbindelse med produktion af galaktooligosakkarider (GOS) fra laktose. Baggrunden er behovet for pålidelige modeller til at forudsige produktfordeling og udbytte, da β-galaktosidase både hydrolyserer og overfører galaktosylgrupper med lav produktspecificitet. Arbejdet analyserer de mekanistiske og matematiske antagelser i udvalgte litteraturmodeller (herunder forslag af Boon, Vera og Palai) og vurderer deres anvendelighed ved at tilpasse dem til laboratoriemålinger af reaktionsforløb med β-galaktosidase fra Aspergillus oryzae. Eksperimenterne omfattede to enzymkoncentrationer og tre forskellige initiale laktosekoncentrationer, hvor kulhydratprofiler blev målt ved HPAE-PAD, og modelparametre blev estimeret ved ikke-lineær regression med egenudviklet Python-kode og COPASI. Resultaterne viser, at de anvendte data og tilpasningsprocedurer ikke muliggør entydig bestemmelse af reaktionens hastighedsparametre med denne metodik, hvilket peger på identifikationsbegrænsninger i de nuværende modeller samt et behov for supplerende forsøgsdesign eller alternative modelleringsstrategier.
This thesis examines how to best describe the kinetics of β-galactosidase-catalyzed transgalactosylation for producing galactooligosaccharides (GOS) from lactose. The motivation is to obtain reliable models that can predict product distribution and yield, given that β-galactosidase catalyzes both hydrolysis and galactosyl transfer with low product specificity. The work analyzes the mechanistic and mathematical assumptions of selected literature models (including proposals by Boon, Vera, and Palai) and evaluates their performance by fitting them to laboratory time-course data using β-galactosidase from Aspergillus oryzae. Experiments covered two enzyme loadings and three initial lactose concentrations; saccharide profiles were quantified by HPAE-PAD, and parameters were estimated via nonlinear regression using custom Python code and COPASI. The results indicate that, with the available data and fitting approach, the reaction rate parameters could not be uniquely determined, highlighting parameter identifiability limitations in current models and the need for additional experimental constraints or alternative modeling strategies.
[This summary has been generated with the help of AI directly from the project (PDF)]
Documents