ProPHet2Con: Kontrolle und Charakterisierung von Populationsheterogenität bei der mikrobiellen L-Phenylalanin-Herstellung
Populationsheterogenität ist ein häufig beobachtetes Phänomen in industriellen Bioprozessen, das unabhängig von dem untersuchten Organismus auftreten kann. Bei Prozessen in industriellen Maßstäben treten häufig eine verringerte Durchmischung sowie eine höhere Viskosität auf, wodurch sich Gradienten im Bioreaktor ausbilden. Dadurch werden die Zellen, abhängig von ihrer Position im Bioreaktor, unterschiedlichen Umgebungsbedingungen ausgesetzt. Eine ursprünglich isogenetische Monokultur kann sich aus diesem Grund zu einer Kultur mit unterschiedlichen Phänotypen entwickeln, um sich gegen die dynamische Umgebung zu behaupten. Dies kann wiederum zu einer verringerten Produktivität, Ausbeute, Wachstum oder vermehrten Nebenproduktbildung führen. Im Gegensatz dazu kann aber die Heterogenität der Population dazu führen, dass die Zellen eine größere Stresstoleranz entwickeln, weil sie sich den wechselnden Umgebungsbedingungen anpassen müssen.
Ziele dieses Forschungsprojekts sind Veränderungen in der Prozessleistung bei der L-Phenylalanin-Herstellung mit rekombinanten Escherichia coli im Zulaufverfahren, die durch Populationsheterogenität verursacht werden, zu charakterisieren und zu kontrollieren. Um den Prozess zu simulieren, wird ein "coarse-grained" Modell genutzt, um die Zelle zu beschreiben. Dieses kann dann je nach Bedingung (ideale und nicht-ideale Durchmischung) mit einem agenten-basierten Modell für den Reaktor kombiniert werden.
Um die Populationsheterogenität im Prozess besser charakterisieren und kontrollieren zu können, werden im ersten Schritt computergestützte Methoden verwendet, um den Prozess zu optimieren. Anschließend werden Softsensoren entwickelt, um nicht messbare Prozessvariablen zu bestimmen. Des Weiteren sollen die Softsensoren für die modellgestützte Prozesskontrolle eingesetzt werden. Dabei wird in diesem Projekt sowohl theoretisch als auch praktisch gearbeitet.
Projektbetreuung: M.Sc. Lucas Hermann
Startdatum des Projektes: 15.05.2023