셀룰로오스 분해 미생물 컨소시엄 KKU의 분류학 및 효소 기반

Nov 14, 2023

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 2968(2023) 이 기사 인용

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리그노셀룰로오스 바이오매스는 바이오가스 생산을 위한 유망한 기질입니다. 그러나 난해한 구조로 인해 변환 효율성이 제한됩니다. 본 연구는 셀룰로오스 분해효소를 생산하고 리그노셀룰로오스 분해의 분류학적, 유전적 측면을 탐구할 수 있는 미생물 컨소시엄(MC)을 설계하는 것을 목표로 합니다. 알려진 KKU-MC1에 대해 다양한 범위의 리그노셀룰로오스 분해 박테리아와 다양한 서식지의 분해 효소가 풍부해졌습니다. KKU-MC1은 박테로이데테스(51%), 프로테오박테리아(29%), 페르미쿠테스(10%) 및 기타 문(8% 미분류, 0.4% 미분류, 0.6% 고세균, 나머지 1% 기타)에 풍부한 것으로 밝혀졌습니다. 우세도가 낮은 박테리아). 탄수화물 활성 효소(CAZyme) 주석은 Bacteroides, Ruminiclostridium, Enterococcus 및 Parabacteroides 속이 다양한 세트의 셀룰로오스 및 헤미셀룰로오스 분해 효소를 암호화한다는 것을 보여주었습니다. 또한, 리그닌 분해와 관련된 유전자군은 Pseudomonas 속에서 더 풍부했습니다. 그 후, 다양한 바이오매스로부터의 메탄 생산에 대한 MC의 영향을 생물학적 강화와 사전 가수분해라는 두 가지 방법으로 연구했습니다. 5일 동안 KKU-MC1을 첨가한 가수분해 전 카사바 사탕수수(CB), 네이피어 그래스(NG), 사탕수수 사탕수수 사탕수수(SB)의 메탄 수율(MY)은 비가수분해 기질에 비해 38~56% 향상되었습니다. 15일 동안 사전 가수분해된 필터 케이크(FC)는 생 FC에 비해 56% 향상되었습니다. KKU-MC1 증강을 사용한 CB, NG 및 SB(초기 휘발성 고형물 농도(IVC) 4%)의 MY는 비증대 치료에 비해 29~42% 향상되었습니다. FC(1% IVC)는 비증대 치료보다 MY가 17% 더 높았습니다. 이러한 발견은 KKU-MC1이 다양한 리그노셀룰로오스 바이오매스를 분해할 수 있는 셀룰로오스 분해 효소를 방출하여 바이오가스 생산량을 증가시킨다는 것을 입증했습니다.

혐기성 소화(AD)를 통해 유기 폐기물로부터 바이오가스를 생산하는 것은 최근 몇 년 동안 전 세계적으로 관심을 끌었습니다. 이 기술은 증가하는 에너지 수요를 충족하고 환경 오염 문제를 해결할 수 있습니다1. 바이오가스 발효에 사용되는 공급원료는 풍부합니다. 사탕수수 사탕수수 찌꺼기(SB), 설탕 산업의 필터 케이크(FC), 네이피어 풀(NG), 카사바 사탕수수(CB) 및 일부 산업 폐기물과 같은 리그노셀룰로오스 바이오매스는 가장 일반적이며 쉽게 접근할 수 있습니다. 그러나 생물전환을 위해 이 리그노셀룰로오스 바이오매스를 활용하는 것은 헤미셀룰로오스 네트워크에 결합되고 리그닌에 의해 보호되는 셀룰로오스 마이크로섬유로 구성된 식물 세포벽의 매우 난분해성 특성 때문에 어렵습니다. 또한 리그노셀룰로오스 바이오매스의 낮은 가수분해 속도로 인해 분해 과정이 느려지고 메탄 생산 효율이 감소합니다. 목질계 바이오매스로부터 바이오가스 생산량을 늘리기 위해서는 추가 가공 전 전처리 방법이 필요합니다2. 사용되는 전처리 방법은 물리적, 화학적, 생물학적3으로 분류될 수 있습니다. 물리적, 화학적 전처리를 통해 리그노셀룰로오스 구조를 매우 짧은 시간에 파괴하여 생분해성을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 이러한 방법은 공정 비용을 증가시키고 환경에 독성 화합물이나 억제제를 생성합니다4. 또한, 전처리 후 중화를 위해 산 또는 알칼리 처리가 필요하므로 공정이 복잡하다.

바이오가스 생산을 위한 리그노셀룰로오스 바이오매스를 준비하기 위해 효소나 미생물을 사용하는 생물학적 전처리는 물리적, 화학적 전처리에 비해 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 그러나 이러한 기술은 환경 친화적이고 비용 효율적이기 때문에 유망합니다4. 그러나 안정적이거나 지속적인 효소 활성을 유지하려면 기질 유형, 전처리 시간, pH 및 온도와 같은 다양한 요소를 신중하게 제어해야 합니다. Parawira에 따르면 유리 효소를 사용하는 것은 안정적이고 지속적인 리그노셀룰로오스 분해 화합물을 생산하는 미생물을 배양하는 것보다 덜 효율적이고 효과적일 수 있습니다5. 반면, 리그노셀룰로오스6의 복합적 특성 때문에 단일 균주를 사용하는 것보다 여러 분리된 미생물을 혼합하여 사용하는 것이 더 효과적입니다. 미생물 컨소시엄(MC)은 산림 퇴비 토양7, 퇴비 서식지8, SB 퇴비9 및 AD10에 따른 퇴비화를 포함한 다양한 생태학적 틈새에서 분리될 수 있습니다. 여러 연구에서 리그노셀룰로오스 바이오매스의 생분해를 개선하고 바이오가스 생산을 증가시키기 위해 MC를 성공적으로 사용했습니다. 예를 들어, Wongwilaiwalin et al. 7일 동안 MC(분해성 버개스 퇴비에서 수확한 종자 배양물에서 생성됨)로 처리된 NG는 처리되지 않은 NG11에 비해 메탄 수율(MY)이 37% 증가한 것으로 나타났습니다. 또한 퇴비, 식물 쓰레기, 동물 및 농업 폐기물을 농축한 MC는 NG12의 메탄 생산을 향상시켰습니다.

0.05) is shown in Supplementary Table S1. The quadratic and cubic model was chosen as the most effective one for explaining the experimental data (Table S1). The quadratic and cubic model obtained from the mixture design with D-optimal and the analysis of variance (ANOVA) for this model is presented in Supplementary Table S2. To validate the model, an increase in the proportions of SGS resulted in increased FPase activity, while TI does not affect the FPase activity (supplementary Fig.S1a). The avicelase and CMCase may be changes in activities when adjusted the proportion of SGS, which amount should be in the range of 2.0–2.5 mL (supplementary Fig. S1b,c). Additionally, xylanase activity and VS removal efficiency has been strongly affected by the amount of TI, with these values rising as the fraction of SGS increases (supplementary Fig. S1d, S1e). In the meantime, the combination of RSG and SGS is unrelated to improving xylanase activity and VS removal efficiency. From the validation of the model, the combination of RSG, SGS, and TI at optimal proportions 1:1:1 was conducted. The calculation of the combination effect from the response of the mixture design is shown in Table 3. In the case of FPase, the combination effect of Runs 1–16 was in the ranges of 0.22 to 2.03. The combination effect greater than 1 indicates that using a combination of RSC, SGS, and TI at a 1:1:1 ratio (Run 11) is a good way to increase FPase activity. In addition, Run 5 showed a relatively high combination effect (1.98). However, the antagonistic effect of 0.22 on FPase was observed in the proportion of RSC and TI at a 1:1 ratio (Run 6). The synergistic effect on CMCase and avicelase activity was observed in all Runs, especially in Runs 4, 10, and 11. However, Runs 6, 8 (CMCase activity), and 8 (avicelase activity) had a combined effect of 0.9–1.0, approximately the same proportion with neither antagonistic nor synergistic effect. Antagonistic effect on xylanase activity, a combination effect of 0.10–0.12 was obtained from the combination in Run 5 and 7. Meanwhile, a synergistic effect on xylanase activity, a combination effect of 3.13, was found at the optimal proportions of microorganism source, i.e., at a 1:1:1 ratio of combination as RSC, SGS, and TI (Run 11). A synergistic effect on VS removal efficiency was also found in Run 11, with a combined effect of 2.43. The results showed that the combined MC of Run 6 antagonizes all enzymes involved in lignocellulose degradation. In contrast, the combination of MC from Run 11 showed a synergistic effect on enzymes involved in lignocellulose degradation and the efficiency of VS removal. Lin et al. stated that sharing and exchanging public goods such as carbohydrates and aromatic monomers is the essence of cellulolytic microbial synergistic interactions25. In our case, the MC1 showed mutualism (+/+), one of the synergistic interactions caused by sharing public goods26,27./p>

SB > NG > FC, depending on the lignocellulosic content of each substrate. The CB has a lower lignin content (12.61 ± 5.6%) than the NG, and SB (see Table 1), so lignin and hemicellulose are readily degraded, and microbes use cellulose more easily. Meanwhile, the lowest MPR of FC could be due to an imbalance of the carbon-to-nitrogen (C:N) ratio in the AD process. The FC had a relatively low C:N ratio (24:1), around the lowest recommended limit63. Thus, a co-digestion strategy was introduced to balance C:N nutrients to improve this substrate's degradability and energy production./p> 10%, reads containing adaptor sequences, and reads where 40% of the bases had a Q score of 38). Clean reads were assembled using SOAPdenovo83, and reads with the default parameters (k-mer size of 55 and scaftigs less than 500 bp) were kept for further analysis. Genes were predicted using MetaGeneMark from the scaftigs. After dereplication, all unique genes were used to construct the gene catalogue. BLAST was performed against the MicroNR database to generate taxonomy annotation information for the gene catalog. The top 10 taxa, including phylum, class, order, family, and genus, were visually shown using Krona84. The functional annotation databases were used: the KEGG85,86,87, eggNOG (Version: 4.1)88, and CAZymes (Version: 2014.11.25)89. To represent the number of genes coding for lignocellulose degrading enzymes with the most abundant genus found in the KKU-MC1 metagenome. We have used Microsoft Excel 365 to visualize heat maps and Microsoft PowerPoint 365 to visualize pathways./p>

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