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Optimization of Novo435 lipase catalyzed diglycerides production by response surface methodology

基于响应面设计脂肪酶Novo435催化合成甘油二酯的工艺优化



全 文 :第7卷第5期
2009年9月
生 物 加 工 过 程
ChineseJournalofBioprocessEngineering
Vol.7No.5
Sep.2009
doi:10.3969/j.issn.1762-3678.2009.05.003
收稿日期:2008-11-22
基金项目:国家高技术研发展计划(863计划)资助项目(2007AA05Z417,2006AA020203)
作者简介:李 相(1984—),男,湖北武汉人,硕士研究生,研究方向:生物能源与酶工程;杨江科(联系人),副教授,Email:jiangke_yang@hot
mail.com
基于响应面设计脂肪酶 Novo435催化合成
甘油二酯的工艺优化
李 相,刘 云,杨江科
(华中科技大学 生命科学与技术学院 分子生物物理教育部重点实验室,武汉 430074)
摘 要:以甘油、油酸为原料,优化在无溶剂体系中以固定化脂肪酶Novo435催化合成甘油二酯(diglyceride,DAG)
的工艺。系统考察底物摩尔比(油酸/甘油)、反应温度、时间和加酶量等因素对油酸转化率和甘油二酯含量影响的
基础上,利用响应面试验设计优化各主效因子,并经回归分析获得最优的工艺条件。所得最优条件:油酸与甘油底
物摩尔比227、反应温度4814℃、反应时间63h、加酶量168%。在此条件下,实验测得油酸转化率为4542%,
甘油二酯质量分数为7001%,与响应面模型预测值吻合。
关键词:脂肪酶Novo435;甘油二酯;响应面设计
中图分类号:TQ641    文献标志码:A    文章编号:1672-3678(2009)05-0013-06
OptimizationofNovo435lipasecatalyzeddiglycerides
productionbyresponsesurfacemethodology
LIXiang,LIUYun,YANGJiangke
(KeyLaboratoryofMolecularBiophysicsoftheMinistryofEducation,ColegeofLifeScienceandTechnology,
HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430074,China)
Abstract:Inordertoexploreanovelmethodtosynthesisdeglyceride(DAG),usingtheimmobilizedli
paseNovo435asthecatalyst,theglycerolandtheoleicacidaresubstrate.Theefectoftheoleicacid/
glycerolmolarratio,reactiontemperature,reactiontime,andenzymeloadontheconversionrateofthe
oleicacidandthecontentofDAGwasinvestigated.Themajorimpactfactorswereoptimizedbyusingre
sponsesurfacemethodology.Theoptimalparameterswereasfolows:oleicacidtoglycerolmolarratio
227,reactiontemperature4814℃,reactiontime63h,andenzymeload168%.Underthesecon
ditions,theconversionrateoftheoleicacidandthecontentofDAGwere4542% and7001%.
Keywords:Novo435;diglyceride;responsesurfacemethodology
  甘油二酯(diglyceride,DAG)是油脂的天然成分。
根据酰基与甘油羟基结合的位置不同可将其分为
1,2 DAG和1,3 DAG2类。甘油二酯不仅能改善
食品风味,延长储存期,而且是功能食品的主要添加
剂,能减少体内的脂肪堆积,预防和治疗高血脂及相
关疾病[1-3]。在医药行业中,甘油二酯不仅可作为药
物活性成分的分散介质,还是重要的药物中间
体[4-6]。在化工行业中,甘油二酯可作为原料用于脂
类、重构脂质和酯蛋白等多种化合物的合成,也可用
于工业酶的激活剂和抑制剂等[7]。
  化学法是目前工业化生产甘油二酯的主要方
法,该法存在催化剂专一性差,反应温度高、能耗
大、甘油二酯含量低以及环境污染等问题[8]。以脂
肪酶为催化剂,通过合成制备甘油二酯的酶法工艺
具有反应条件温和、产率高、产品分离纯化简单等
优点,是甘油二酯制备工艺的主要发展方向之一。
国外生物酶催化脂肪酸与甘油合成甘油二酯的研
究已经进入工业化阶段[9],而国内目前关于甘油二
酯的大规模生产还处于起步阶段[10]。
  本文以油酸和甘油为原料,在无溶剂体系中以
固定化脂肪酶Novo435催化合成油酸甘油二酯。在
考察底物摩尔比、反应温度、反应时间和酶量等单
因素对油酸转化率和甘油二酯转化率的影响并确
定各因素高、低水平的基础上,采用响应面试验设
计对各主要因素及交互作用进行系统研究,以获得
最佳的催化合成条件,为酶法制备甘油二酯的规模
化生产奠定基础。
1 材料与方法
11 材料
  固定化脂肪酶 Novo435,诺维信公司;辛酸、甘
油、无水乙醇、无水乙醚、正己烷、NaOH(均为分析
纯)、4A分子筛,中国医药集团上海公司。
12 仪器
  摇床,金坛市新航仪器厂;电子天平,梅特勒 托
利多仪器有限公司;旋涡混匀器,ScientificIndustries
公司;气相色谱仪 GC 9790,温岭福立分析仪器有
限公司;FID检测器;N2000气相色谱工作站。
13 实验方法
131 酶催化酯化反应
  将001mol油酸与一定量的甘油于50mL具
塞锥形瓶中,在实验条件下预热30min左右,加入
一定量固定化脂肪酶(下文所指加酶量均为固定化
后的脂肪酶总质量,包括脂肪酶本身及固定化载体
的质量),在摇床转速200r/min、一定的温度条件
下,用棉花密封瓶口,振荡反应,以利于自然挥发
脱水。
132 油酸转化率的测定
  从反应混合物中称取01g试样 (精确到01
mg),用10mL溶剂V(乙醇)∶V(乙醚)=2∶1溶解,
并用005mol/L的 NaOH标准溶液滴定残余的油
酸,计算油酸的转化率。
油酸转化率 =(1-
V2·m2
-1
V1·m1
-1)×100%
式中:m1、m2为反应前、后称取的试样质量,g;V1、V2
为反应前、后滴定所用NaOH的量,mL。
133 甘油二酯含量的测定
  采用气相色谱测定反应混合物中的甘油二酯
含量。吸取100μL反应液,经离心分层后取上层
液样10μL,用590μL正己烷溶解并混匀,取1μL
试样进样。色谱条件:GC 9790气相色谱仪,
DB 1HT毛细管柱(30m×025mm×01μm),
FID检测器,载气为高纯 N2。采用程序升温,柱温
140℃,维持 2min;以 10℃/min的速度升至
190℃,维持1min;3℃/min的速度升至215℃,
维持1min;10℃/min的速度升至365℃,维持25
min。进样口温度和检测器温度分别为 360℃和
380℃。
  各种组分的计算采用面积归一法。
w=m(DAG)/[m(FFA)+m(MAG)+
m(DAG)+m(TAG)]
式中:w为二甘酯的质量分数;m(FFA)、m(MAG)、
m(DAG)和m(TAG)分别为脂肪酸、单甘酯、二甘酯
和三甘酯的质量。
2 结果与分析
21 单因素实验
211 油酸与甘油摩尔比对油酸转化率以及甘二
酯含量的影响
  考察油酸与甘油摩尔比对油酸转化率以及
甘油二酯含量的影响(图 1)。实验条件:55℃,
反应12h,加酶量1%。由图1可知:随着底物摩
尔比的增加,甘油二酯质量分数逐渐增加;当油
酸与甘油的摩尔比为 2时,甘油二酯质量分数达
最高值558%。此后,随着底物摩尔比增大,甘
油二酯质量分数逐渐降低。这可能由于酶活性
中心周围油酸质量浓度偏高,而局部甘油质量浓
度较低,不利于相间传质,导致甘油二酯质量分
数降低[11]。反应达到平衡后产物的组成与底物
比例有关,油酸与甘油底物摩尔比增加,促进了
酰基位移的发生[12-13],利于副产物甘油三酯和
甘油一酯的生成,也降低了甘油二酯的含量。考
虑到过多的甘油不利于反应后产物的分离,因此
将油酸与甘油的最低摩尔比定为1∶1。
41 生 物 加 工 过 程   第7卷 
图1 油酸与甘油底物摩尔比对油酸转化率和
甘油二酯质量分数的影响
Fig.1 Efectsofoleicacid/glycerolratioonconversion
rateofoleicacidandcontentofDAG
212 反应温度对油酸转化率以及甘油二酯含量
的影响
  考察反应温度对油酸转化率及甘油二酯含量
的影响(图2)。实验条件为:底物摩尔比为1∶1,反
应12h,加酶量1%。由图2可知:在50℃以下时,
随着温度的提高,油酸转化率迅速地上升;到达
50℃以后,油酸转化率不再随温度的上升而提高,
在60℃甘油二酯的质量分数达到峰值;此后,随着
温度的上升甘油二酯的质量分数逐渐下降。
图2 温度对油酸转化率和甘油二酯质量分数的影响
Fig.2 Efectsoftemperatureonconversionrateofoleic
acidandcontentofDAG
  酶的固定化增加了酶的构象稳定性,使最适温
度增加。适当提高反应的温度,不仅可以提高酶
活,而且有利于增加底物的扩散性,有助于交换量
的提高;另一方面,过高的反应温度对酶的空间结
构和构象有较大的影响,降低酶活并减少酶的使用
寿命,使底物转化率减小[14]。脂肪酶的最适温度通
常介于30~60℃之间。
213 反应时间对油酸转化率以及甘油二酯质量
分数的影响
  在不同反应时间下的油酸转化率及甘油二酯
质量分数如图3所示。实验条件为:底物摩尔比为
1∶1,反应温度55℃,加酶量1%。由图3可知:随
着反应时间的延长,油酸转化率及甘油二酯质量分
数均呈现上升趋势;在反应时间到85h后,两者的
增加趋势变缓,表明此时已达到动力学平衡。本结
果与Yankah等[15]的研究一致。
图3 反应时间对油酸转化率和甘油二酯质量分数的影响
Fig.3 Efectsofreactiontimeonconversionrateofoleic
acidandcontentofDAG
214 加酶量对油酸转化率以及甘油二酯质量分
数的影响
  加酶量(占油酸甘油总质量百分比)对油酸转
化率及甘油二酯质量分数的影响如图4所示。实验
条件为:底物摩尔比为1∶1,反应温度55℃,反应12
h。由图4可知:当酶用量从02%升至1%,油酸转
化率大幅增加;当酶用量超过1%后,随着酶量的继
续增加,油酸转化率趋于平缓。说明酶添加量超过
1%以后,酶底物可能达到饱和,或者由于酶的团聚
造成乳化界面减小、传质受限,因而转化率没有明
显增加。甘油二酯质量分数随加酶量的增加逐渐
下降。表明随着加酶量的增加,更有利于副产物甘
油一酯和甘油三酯的生成,从而降低了甘油二酯的
质量分数。
图4 加酶量(占油酸甘油总质量分数)对油酸
转化率和甘油二酯质量分数的影响
Fig.4 Efectsofenzymeloadonconversionrateofoleic
acidandcontentofDAG
51 第5期 李 相等:基于响应面设计脂肪酶Novo435催化合成甘油二酯的工艺优化
215 加水量的影响
  水在酯化反应中具有正反两方面的影响[16]:一
方面,脂肪酶催化的酶促反应过程中需要适量水分
激活其活性;另一方面,酯化反应是脱水反应,水是
反应的产物之一,水分过多会使反应提前达到平
衡。在油酸甘油摩尔比为1∶1、加酶量为1%、反应
时间12h、55℃的反应条件下,研究初始水量与反
应底物质量比0%~5%情况下的转化率。随水分的
增加,油酸转化率有下降的趋势,而在无水的条件
下反应,效果相对较好。可能是所用脂肪酶为固定
化酶,在制备过程中已经含有少量水分的原因。当
用4A分子筛为脱水剂,发现分子筛表面含有未反
应的甘油和油酸,说明分子筛对于反应底物有吸附
作用。这种对底物的吸附性降低了分子筛对水的
吸附能力,影响了酯化率,故反应中均采用自然挥
发脱水。
22 响应面实验
  在单因子实验的基础上,本研究借助于 SAS
(statisticalanalysissystem)90统计软件,采用多元
二次回归方程拟合因素与响应值之间的函数关系,
通过回归方程优化工艺参数,预测响应值,并对影
响实验过程的因子及其交互作用进行评价,确定最
佳反应条件。
221 响应面因素及水平的选取
  实验选取反应温度、加酶量、底物摩尔比、反应
时间4个主效因子作为响应面试验的因素。综合单
因子实验结果,各因素的水平选择范围为:反应温
度40~60℃、加酶量05% ~15%、底物摩尔比值
1~2、反应时间4~12h。响应面各因素及水平如表
1所示。
表1 响应面因子及水平
Table1 FactorsandlevelsofRSM
水平
等级
影响因子
X1
温度/℃
X2
加酶量/%
X3
时间/h
X4
底物摩尔比值
低水平 40 05 4 10
中等水平 50 10 8 15
高水平 60 15 12 20
  本优化实验的设计及数据分析采用响应面法
中的 SmalComposite:HartleyMethod设计,四因素
三水平共21次独立实验,油酸转化率与甘油二酯含
量的乘积作为响应值 Y。每个实验做3组平行,取
其平均值。实验设计及实验结果如表2所示。
表2 响应面设计及结果
Table2 Designofresponsesurfacemethodologyand
correspondingresults
试验号 温度/℃
加酶量/

时间/

底物摩
尔比值
响应值Y/

1 40 05 40 20 605
2 60 05 40 20 1199
3 40 15 40 10 2682
4 60 15 40 10 3934
5 40 05 120 10 2411
6 60 05 120 10 4554
7 40 15 120 20 2751
8 60 15 120 20 3072
9 3318 10 80 15 1072
10 6682 10 80 15 3578
11 50 016 80 15 884
12 50 184 80 15 3647
13 50 10 127 15 626
14 50 10 1473 15 3237
15 50 10 80 066 3998
16 50 10 80 234 2761
17 50 10 80 15 3281
18 50 10 80 15 3317
19 50 10 80 15 3258
20 50 10 80 15 3282
21 50 10 80 15 3208
222 拟合度检验及方差分析
  通过多项式回归分析,由 SAS90统计软件所
得到的拟合全变量二次回归方程模型如下:
Y1=3167129+624271X1+8214461X2+
7762565X3-3677632X4-
2207322X1X1-145625X1X2+
077375X1X3-310125X1X4-
2417689X2X2-3763618X2X3-
2303815X2X4-3598559X3X3-
3625711X3X4+1520909X4X4
  其各变量的偏回归系数估计值见表3,方差分
析结果见表4。
  决定系数 R2值为9719%,说明由这4个因素
及其二次项能解释 Y1变化的9719%。模型的拟
合程度良好。
61 生 物 加 工 过 程   第7卷 
表3 回归方程偏回归系数的估计值
Table3 EfectestimatesforY1
因子 估计值 标准差 t Pr>|t|
X1 624 097 645 000066
X2 821 150 546 0001575
X3 776 150 516 0002098
X4 -368 150 -244 0050213
X1X1 -221 093 -238 005447
X1X2 -146 127 -115 0293616
X1X3 0776 127 061 0563344
X1X4 -3106 127 -245 0049744
X2X2 -242 093 -261 0040056
X2X3 -376 197 -191 0104112
X2X4 -230 197 -117 028574
X3X3 -360 093 -389 0008109
X3X4 -363 197 -184 0114744
X4X4 152 093 164 0151563
223 响应因子水平的优化
  对全变量的二次回归模型进行规范分析,考察所
拟合的相应曲面形状。获得的部分响应面法立体
图如图6所示。
表4 回归模型的方差分析表(α=001,置信度99%)
Table1 ANOVAandfitstatisticsforY1
因素 DF SS MS F Pr>F
X1 1 53223 53223 4154 000066
X2 1 38171 38171 2979 0001575
X3 1 34087 34087 2661 0002098
X4 1 7651 7651 597 0050213
X1X1 1 7281 7281 568 005447
X1X2 1 1697 1697 132 0293616
X1X3 1 479 479 037 0563344
X1X4 1 7694 7694 601 0049744
X2X2 1 8735 8735 682 0040056
X2X3 1 4694 4694 367 0104112
X2X4 1 1759 1759 137 028574
X3X3 1 19352 19352 1511 0008109
X3X4 1 4356 4356 340 0114744
X4X4 1 3457 3457 270 0151563
模型 14 265591 18971 1481 0001646
一次项 4 207304 51826 4045 0000178
平方项 4 37609 9402 734 0017061
交互项 6 20678 3446 269 0126881
误差 6 7687 1281
离合不足 2 7622 3811 23602 00001
纯误差 4 065 016
总和 20 273278
离回归偏差 358 358
决定系数(R2)9719% 9719%
变异系数(CV)1310 1310
图6 响应面三维立体图
Fig.6 Responsesurfaceplot
71 第5期 李 相等:基于响应面设计脂肪酶Novo435催化合成甘油二酯的工艺优化
  由图6可知,模型具有稳定点。对回归模型进
行响应面规范分析,寻求稳定值及最优条件,所获
得最优条件为:油酸/甘油底物摩尔比227、反应温
度4814℃、反应时间630h、加酶量168%。
  为了进一步验证该模型与测定可靠性,对最优实
验条件进行验证。在此条件下得到油酸转化率平均
值为4542%,甘油二酯质量分数是7001%,油酸转
化率与甘油二酯的乘积是3180%。
3 结 论
  本研究确定了在无溶剂反应体系中以油酸和
甘油为原料,以固定化脂肪酶 Novo435催化油酸和
甘油直接合成甘油二酯工艺路线的可行性。系统
考察了影响酶法催化合成甘油二酯的主要参数,并
基于响应面试验设计和多元回归分析获得了最优
的工艺条件。所获得的工艺条件为酶法合成甘油
二酯工艺的优化及工业化应用奠定了基础。
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