Süneli buğday kullanarak küften α-amilaz enzimi üretimi için, cevap yüzeyi yönteminde kodlanmamış proses parametreleri ile ulaşılan denklem yukarıda verilmiştir. Model denklemin R2 değeri 0,965 olarak belirlenmiş olup yüzey grafikleri Şekil 7’de sırasıyla verilmiştir.
a) Süre parametresinin 144 s olarak sabit tutulduğu durumda.
19
b) Bileşen parametresinin 3,25 g/100 ml olarak sabit tutulduğu durumda.
c) Sıcaklık parametresinin 30°C olarak sabit tutulduğu durumda.
Çalışmadan elde edilen sonuçlar incelendiğinde en yüksek enzim aktivitesi değerine sıcaklığın 33,27°C, ortama ilave edilen süneli buğday oranının 6,11 g/100ml olduğu ve fermentasyonunu 105. saatinde ulaşıldığı tespit edilmiştir. Kalaiarasi ve Parvatham (2015) tarafından yapılan bir çalışmada Aspergillus awamori kullanılarak alfa amilaz üretimi optimizasyonunda en yüksek enzim aktivitesi değerine fermentasyonun 96. saatinde ulaşıldığı bildirilmiştir. Bir diğer çalışmada Aspergillus niger kullanılarak endoglukonaz ve selulaz enzimlerinin fermentasyonla üretimi modellenmiştir. 35°C inkübasyon sıcaklığına gerçekleştirilen çalışmada en yüksek endoglukonaz enzimi üretimi fermentasyonun 94. saatinde belirlenmiştir (Santos ve ark., 2013). Sonuçlar incelendiğinde üç parametrenin aynı anda optimum olduğu noktanın çalışılan deney noktalarında tespit edilememiş olduğu görülmektedir.
Mevcut deneme deseninde cevap yüzeyi yönteminden elde edilen denklemin tahmin başarısı yüksektir ( R2 0,965) ancak daha ileri optimizasyon çalışmalarına ihtiyaç duyulmaktadır.
20
3.6. Aspergillus foetidus ile kırık pirinçten α-amilaz üretimi
Kırık pirinç kullanarak küften α-amilaz enzimi üretimi için, cevap yüzeyi yönteminde kodlanmamış proses parametreleri ile ulaşılan denklem yukarıda verilmiştir. Model denklemin R2 değeri 0,922 olarak belirlenmiş olup yüzey grafikleri Şekil 8’de sırasıyla verilmiştir.
a) Süre parametresinin 144 s olarak sabit tutulduğu durumda.
b) Bileşen parametresinin 3,25 g/100 ml olarak sabit tutulduğu durumda.
21
c) Sıcaklık parametresinin 30°C olarak sabit tutulduğu durumda.
Besin bileşeni olarak kırık pirinç kullanılan çalışmada da en yüksek enzim aktivitesi sonucuna 105.saatte ulaşılmıştır. Sıcaklık ve ortama eklenen bileşen miktarları deneme deseninde öngörülen ve denemesi yapılan aralığın dışında gözükmektedir.
Buna karşın elde edilen model denkleminin tahmin başarısı yüksek olup deneme aralığında optimizasyon başarılı kabul edilebilir.
22
4. SONUÇ
Projeden elde edilen sonuçlar ve optimizasyon verileri neticesinde Bacillus amyloliquefaciens subsp. amyloliquefaciens ile süneli buğdaydan α-amilaz üretimi çalışmasında en yüksek enzim aktivitesinin 33,27°C, 77 saat ve 0,39 g/100 ml süneli buğday varlığında elde edileceği model tarafından tahmin edilmiştir. Aynı bakteri kullanılarak ve substrat olarak kırık pirinç varlığında en yüksek enzim aktivitesinin ise bileşen miktarı ve sıcaklık değerleri süneli buğday kullanılan deneme parametreleri ile aynı olmak kaydıyla 86. saatte en yüksek değerine ulaşacağı model tarafından tahmin edilmiştir.
Aspergillus foetidus kullanılarak süneli buğdaydan ve kırık pirinçten α-amilaz üretimi çalışmasında en yüksek enzim aktivitesine sıcaklığın 33,27°C, ortama ilave edilen süneli buğday veya kırık pirinç oranının 6,11 g/100ml olduğu ve fermentasyonunu 105. saatinde ulaşıldığı tespit edilmiştir.
Genel olarak küf ile yapılan üretimlerde bakteriye göre daha yüksek enzim aktivitesi değerine ulaşıldığı görülmüştür. Küf kullanarak süneli buğdaydan elde edilebilen en yüksek deneysel enzim aktivitesi değeri 11,81 IU/ml ortam, kırık pirinçten elde edilebilen en yüksek deneysel enzim aktivitesi değeri 10,67 IU/ml ortam olarak belirlenmiştir. Bu değerler bakteri kullanılan çalışmada süneli buğday ve kırık pirinç için sırasıyla 5,20 ve 4,99 IU/ml ortam olmuştur.
Projede denemesi yapılan yapay sinir ağları hem bakteri hem de küf kullanılarak üretilen α-amilaz denemelerinde istenen başarılı sonuçları vermemiştir. Sadece Aspergillus foetidus ile süneli buğday kullanarak gerçekleştirilen denemeler neticesinde deneysel veriler ile ağ tahminleri arasında 0,967 seviyesinde bir korelasyon (R) değerine ulaşılmıştır ancak diğer denemeler aşağıda açıklanan sebeplerden ötürü başarısız olmuştur. Bu durum mikroorganizmalarla yapılan çalışmalarda geniş çalışma aralığının belirli bir modele oturtulmasının zorluğundan kaynaklanmaktadır. Enzim aktivitesini etkileyen birçok unsurun aynı anda değerlendirilmeye çalışılması, yapay sinir ağları tarafından türetilen modellerin bir süre sonra ezberleme eğilimine girmesine sebep olmuştur. İterasyon sayıları mümkün olduğunca değiştirilmesine karşın elde edilen yapay sinir ağları çok düşük tahmin yeteneğinde olmuş ve proje sonucunda bu bulgular sayısal veya grafiksel olarak verilmemiştir.
23
KAYNAKLAR
Anonim (2013). Leibniz Enstitüsü Alman Mikroorganizma ve Hücre Kültürü Kolleksiyonu, http://dsmz.de, Erişim: 08.02.2013.
Bajpai, P., Gera, R.K., Bajpai, P.K. (1992). Optimization studies for the production of α-amylase using cheese whey medium. Enzyme and Microbial Technology, 14 (8), 679-683.
Dey, G., Mitra, A., Banerjee, R., Maiti, B.R. (2001). Enhanced production of amylase by optimization of nutritional constituents using response surface methodology.
Biochemical Engineering Journal, 7, 227-231.
Divakaran, D., Chandran, A., Chandran R.P. (2011). Comparative study on production of alpha-amylase from Bacillus licheniformis strains. Brazilian Journal of Microbiology, 42 (4), 1397-1404.
Duraklı-Velioğlu, S. (2012). Sıvı besiyerinde Monascus purpureus’un kırmızı pigment üretiminin yapay sinir ağları kullanılarak optimizasyonu ve pigmentin stabilitesinin belirlenmesi. Doktora Tezi, NKÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, Gıda Mühendisliği Anabilim Dalı, Tekirdağ.
El-Shistawy, R.M., Mohamed, S.A., Asiri, A.M., Gomaa, A.M., Ibrahim, I.H., Al-Talhi, H.A. (2014). Solid fermentation of wheat bran for hydrolytic enzymes production and saccharification content by a local isolate Bacillus megatherium. BMC Biotechnology, 14-29.
Francis, F., Sabu, A., Nampoothiri, K.M., Ramachandran, S., Ghosh, S., Szakacs, G., Pandey, A. (2003). Use of response surface methodology for optimizing process parameters for the production of α-amylase by Aspergillus oryzae. Biochemical Engineering Journal, 15(2), 107-115.
Gupta, R., Gigras, P., Mohapatra, H., Goswami, V.K., Chauhan, B (2003). Microbial α-amylases: a biotechnological perspective. Process Biochemistry, 38 (11), 1599-1616.
Hashemi, M., Mousavi, S.M., Razavi, S.H., Shojaosadati, S.A. (2013). Comparison of submerged and solid state fermentation systems effects on the catalytic activity of Bacillus sp. KR-8104 α-amylase at different pH and temperatures. Industrial Crops and Products, 43, 661-667.
Hoseney, R.C. (1994). Principles of cereal science and technology, Ameraican Association of Cereal Chemists, Inc., Second Edition, 159-163, USA.
İnceoglu, F.E., Balkan, B., Yarkin, Z. (2014). Determination of the effects of initial glucose on the production of alpha-amylase from Penicillum sp under solid-state and submerged fermentation. Biotechnology and Biotechnological Equipment, 28 (1), 96-101.
Kalaiarasi, K., Parvatham, R. (2015). Optimization of process parameters for alpha-amylase production under solid-state fermentation by Aspergillus awamori MTCC 9997. Journal of Scientific and Industrial Research, 74(5), 286-289.
Krishnan, T., Chandra, A.K. (1982). Effect of oilseed cakes on α-amylase production by Bacillus licheniformis CUMC305. Applied Environmental Microbiology, 44(2), 270-4.
Sahnoun, M., Bejar, S., Sayari, A., Triki, M.A., Kriaa, M., Kammoun, R. (2012).
Production, purification and characterization of two α-amylase isoforms from a newly isolated Aspergillus oyzae strain S2. Process Biochemistry, 47, 18-25.
24
Saldamlı, İ (1998). Enzimler, Gıda Kimyası, Hacettepe Üniversitesi Yayınları, ss:259-336.
Santos, T.C., Filho, G.A., Oliveira, A.C., Rocha, T.J.O., Machado, F.P.P., Bonomo, R.C.F., Mota, K.I.A., Franco, M. (2013). Food Science and Biotechnology, 22, 1-7.
Singh, S., Gupta, A (2014). Comparative fermentation studies on amylase production by Aspergillus flavus TF-8 using Sal (Shorea robusta) deoiled cake as natural substrate: Characterization for potential application in detergency. Industrial Crops and Prodcuts, 57, 158-165.
Tanyildizi, M.S., Özer, D., Elibol, M (2005). Optimization of α-amilaz production by Bacillus sp. Using response surface methodology. Process Biochemistry, 40, 2291-2296.