Материал: Определение характеристик макета БПК-биосенсора на основе дрожжей Debaryamyces hansenii, иммобилизованных в модифицированный ПВС с использованием различных синтетических сточных вод

По методике ПНДФ [61] допускается ошибка в определении БПК5 не более 11%.

Таким образом, значение БПК, определенное с помощью биосенсора на основе дрожжевого штамма Debaryamyces hansenii иммобилизованного в модифицированный ПВС совпадает со значением БПК, полученными стандартным методом с учетом доверительных интервалов.

Применение OECD-синтетических сточных вод в качестве стандарта для калибровки БПК-датчика позволяет на порядок повысить чувствительность сенсора, в сравнении с применением в качестве стандарта глюкозо-глутаматной смеси. Данная особенность позволяет анализировать образцы сточных вод с низкими значениями БПК.

Выводы

Определены аналитические и метрологические характеристики БПК-биосенсора на основе дрожжевого штамма Debaryamyces hansenii иммобилизованного в химически модифицированный ПВС на основе двух стандартов. Относительное стандартное отклонение операционной стабильности для обоих стандартов составляет менее 3%. Долговременная стабильность рецепторного элемента составила 43 дня. Чувствительность сенсора на основе дрожжей Debaryamyces hansenii к OECD-синтетическим сточным водам на порядок превышает чувствительность к ГГС. При калибровке БПК-датчика по ГГС-стандарту диапазон линейности в 30 раз превышает диапазон линейности в случае калибровки по OECD-синтетическим сточным водам. Применение OECD-стандарта позволяет анализировать образцы с очень низкими значениями БПК, т.к. нижняя граница определяемых содержаний БПК составляет 0,05 мг О2/дм3.

Проведено определение БПК стандартным методом разбавления и с помощью разработанного БПК-биосенсора. Значения БПК, определенные с помощью биосенсора на основе дрожжевого штамма Debaryamyces hansenii иммобилизованного в модифицированный ПВС совпадают со значениями БПК, полученными стандартным методом с учетом доверительных интервалов.

Список литературы

1. Тернер Э., Карубе И., Уилсон Д. Биосенсоры: основы и приложения. М.: Мир. 2012. - 614 с.

. Каттрал В.Р. Химические сенсоры. М.: Научный мир, 2000. - 123с.

. Эггинс Б. Химические и биологические сенсоры. М.: Техносфера, 2005г. - 336с.

. А. Н. Решетилов. Микробные, ферментные и иммунные биосенсоры для экологического мониторинга и контроля биотехнологических процессов. // Прикладная биохимия и микробиология, 2005, т. 41, №5, с. 504-513.

. Divies C. Ethanol oxidation by an acetobacter xylinum microbial electrode.// Ann.Microbial (Paris).- 1975.- Vol.126A.- P.175-186.).

. Биосенсоры. Принципы функционирования и практическое применение.Учебное пособие ,Понаморева О.Н., Решетилов А.Н., Алферов В.А.

. Racek J. Cell-based biosensors. Lancaster. Technomic: Publishing Company, Inc. 2009. 107 p.

. Иммобилизованные клетки и ферменты. Под ред. Дж. Вудворда. М.:Мир, 1988. 215с., ил.

9. Guilbault G.G. Handbook of Immobilized Enzymes. - N.Y.: Marcel Dekker, 1984.

10. Бабьева И.П., Чернов И.Ю. Биология дрожжей. Учебное пособие для университетов, электронная версия, 2011.

. Шлегель Г. Общая микробиология. - М.: Мир, 1987. - 567 с.

12. Palágyi Zs., Ferenczy L., Vágvölgyi Cs. Carbon-source assimilation pattern of the astaxanthin-producing yeast Phaffia rhodozyma (англ.) // World Journal of Microbiology and Biotechnology. 2012. V. 17. № 1. p. 95 - 97

13. McCann A. K., Barnett J. A. Starch utilization by yeasts: mutants resistant of carbon catabolite repression (англ.) // Current Genetics. 1984. V. 8. № 7. p. 525 - 530

14. GrootWassink J. W. D. , Fleming S. E. Non-specific β-fructofuranosidase (inulase) from Kluyveromyces fragilis: Batch and continous fermentation, simple recovery method and some industrial properties (англ.) // Enzyme and Microbial Technology. 2010. V. 2. № 1. p. 45 - 53

15. Pereira M. S. A Portait of State-of-the-Art Research at the Technical University of Lisbon Part VII. :Springer Netherlands, 2007, p.457-464.

16. Большая статья Debaryomyces hansenii: Osmotolerant

17. Immobilization of enzyme and cells. / Edited by Jose M. Guisan. - 2nd ed. New Jersey: Humana Pres inc. 2006. 449 p.

. Синицын А.П., Райнина Е.И., Лозинский В.И., Спасов С.Д. Иммобилизованные клетки микроорганизмов. М.: Изд-во МГУ. 1994. 288с

. Handbook of Biosensors and Biochips. / Edited by Marks R. S., Cullen D. C., Karube I., Lowe C. R., Weetall H. 2012. 356 p.

. Понаморева О.Н., Решетилов А.Н., Алферов в.А. Биосенсоры. Принципы функционирования и практическое применение. - Тула: Изд-во ТулГУ, 2007. - 255с. ил.

. Базилюк Т.Н., Мельник Н.П., Менжерес Г.Я. Модификация поливинилового спирта поли-N-винилпирролидоном.// Вопросы химии и химической технологии, 2003-№1.- с.57- 60.

. Сидельковская Ф.П., Огибина Т.Я., Аракелян В.Г. Ж. прикл. хим.,37, 182 (1964)

. Муравьев А.Г. Руководство по определению показателей качества воды полевыми методами. 3-е издание, дополненное и переработанное - СПб.: «Крисмас+», 2004. - 248 с.

. Ввозная Н. Ф. Химия воды и микробиология. М.: Высш. школа, 1979. - 361 с.

. Методы охраны внутренних вод от загрязнения и истощения. Под ред. И.К. Гавич, М.: Агропромиздат, 1985. - 220 с.

. Кастальский А.А., Минц Д.М. Подготовка воды для питьевого и промышленного водоснабжения. М.: Высшая школа, 1962. - 367 с.

. Лурье Ю.Ю. Аналитическая химия промышленных сточных вод. М.: Химия. 1984. 289 с.

. Karube I., Mitsuda S., Matsunaga T., Susuki S. Microbial electrode BOD sensors // Biotechnol. Bioeng. 1977. V. 19. №10. p. 1535-1547.

. Kim M.N., Kwon H.S. Biochemical oxygen demand sensor using Serratia marcescens LSY 4 // Biosens. Bioelectron. 1999. V. 14. №1. p. 1-7.

. Kim M.-N., Park K.-H. Klebsiella BOD sensor. // Sensors and Actuators B. 2001. № 80. p. 9-14.

. Chan C., Lehmann M., Tag K., Lung M., Kunze G., Riedeld K., Gruendige B., Renneberg R. Measurement of biodegradable substances using the salt-tolerant yeast Arxula adeninivorans for a microbial sensor immobilized with poly(carbamoyl)sulfonate (PCS). Part II: Application of the novel biosensor to real samples from coastal and island regions. // Biosens Bioelectron. 1999. V.14. №3. p. 295-302.

. Tag K., Lehmann M., Chan C., Renneberg R., Riedel K., Kunze G., Measurement of biodegradable substances with a mycelia-sensor based on the salt tolerant yeast Arxula adeninivorans LS3. // Sensors and Actuators B. 2000. № 67. p. 142-148.

. Воронова Е.А., Ильясов П.В., Кучивкина Т.Н., Китова А.Е., Емельянова Е.В., Решетилов А.Н. Использование дрожжей рода Arxula для определения БПК.// Институт микробиологии им. С.Н. Виноградского РАН, международная научная конференция «Микроорганизмы и биосфера», основные тезисы, 2007 г.

. Голубев В.И. Таксономическая характеристика дрожжей, используемых в гидролизно-дрожжевых производствах. // Прикладная биохимия и микробиология. 2010. Т. 30. Вып. 1. С. 132-136.

. Chee, G.-J., Y. Nomura, and I. Karube. // Analytica Chimica Acta, 1999. 379: p. 185-191.

. Suriyawattanakul L., Surareungchai W., Sritongkam P.,·Tanticharoen M., Kirtikara K. The use of co-immobilization of Trichosporon cutaneum and Bacillus licheniformis for a BOD sensor. Appl Microbiol Biotechnol. 2002. V. 59. № 1. p. 40-44.

. Yang Z., Suzuki H., Sasaki S., Karube I. Disposable sensor for biochemical oxygen demand // Appl. Microbiol. Biotechnol. 1996. V. 46. p 10 - 14.

. Jianbo J., Tang M., Chen X., Qi L., Dong S. Co-immobilized microbial biosensor for BOD estimation based on sol-gel derived composite material // Biosens. Bioelectron. 2003. V. 18. №8. p. 1023-1029.

. Trosok S.P., Driscoll B.T., Luong J.H. Mediated microbial biosensor using a novel yeast strain for wastewater BOD measurement. // Appl Microbiol Biotechnol. 2001. № 56. p. 550-554.

40. Kumlanghan A., Kanatharana P., Asawatreratanakul P., Mattiasson B., Thavarungkul P. Microbial BOD sensor for monitoring treatment of wastewater from a rubber latex industry <#"876591.files/image040.gif">

Тестовая статистки рассчитывается по формуле:

Критической величиной является табличное значение Q(P,n)=0,41.

Так как , то промаха нет, данное значение принадлежит выборке.

Аналогично проверяется значение 0,2802

Так как , то промаха нет, значение 0,2802 принадлежит выборке.

Чтобы оценить случайные погрешности анализа рассчитаем среднее значение и характеризующие воспроизводимость дисперсию, стандартное отклонение и отностительное стандартное отклонение.

)Расчет среднего значения:

 мг/(дм3∙мин)

- отклонение от среднего

 [мг/(дм3∙мин)]2

Дисперсия и стандартное отклонение характеризуют рассеяние результатов относительно среднего. Дисперсию выборки (V) вычисляют по формуле:

Число степеней свободы f это число независимых переменных в выборочной совокупности за вычетом числа связей между ними, таким образом, в формуле f=n-1, так как рассматривается рассеяние данных относительно среднего, то есть на результаты наложена одна связь.

) Рассчитаем дисперсию:

Стандартное отклонение представляет собой квадратный корень из дисперсии, взятый с положительным знаком, и имеет размерность измеряемой величины

) Рассчитаем стандартное отклонение:

) Стандартное отклонение в процентах находим относительно среднего значения:

Также при обработки данных необходимо определить интервал, в котором при заданной вероятности (и при отсутствии систематических погрешностей) лежит истинное значение. Доверительный интервал находиться по формуле:

, где f=n-1=15-1=14

Р - это вероятность попадания внутрь рассматриваемого интервала.

Доверительный интервал характеризует воспроизводимость и в определенной степени правильность результатов химического анализа.

) Найдем доверительный интервал: Коэффициент Стьюдента t(0,95;14)=2,15

Среднее значение 0,272±0,004 мг/(дм3∙мин)

В таблице П2 приведен расчет операционной стабильности в программе Excel.

Таблица П2 - Расчет операционной стабильности в программе Excel

Таким образом, среднее значение составило 0,272±0,004 мг/(дм3∙мин)

Расчет операционной стабильности ОЕСD-синтетических сточных вод

Экспериментальные данные - ответ сенсора мг/(дм3∙мин) на основе дрожжевого штамма Debaryamyces hansenii Y-2482 на добавление 100 мкл раствора ОЕСD - синтетических сточных вод (Концентрация в кювете 32,2 мг/дм3) на протяжении 15 измерений - приведены таблице П3.

Таблица П3 - Экспериментальные данные и расчет отклонения и квадрата отклонения от среднего

Прежде чем обрабатывать данные с применением методов математической статистики, необходимо выявить промахи и исключить их из числа рассматриваемых результатов выборочной совокупности.

) Выявление грубой погрешности по Q-критерию.

Упорядочим серию данных в порядке возрастания мг/(дм3∙мин): 0,1908 0,1914 0,192 0,1926 0,195 0,1962 0,1986 0,1992 0,1998 0,201 0,0,2028 0,2028 0,2028 0,2034 0,2088

Проверяем значение 0,1908 , для этого найдем размах варьирования (диапазон выборки) W0, используя формулу:

Тестовая статистки рассчитывается по формуле:

Критической величиной является табличное значение Q(P,n)=0,41.

Так как , то промаха нет, данное значение принадлежит выборке.

Аналогично проверяется значение 0,2802

Так как , то промаха нет, значение 0,2802 принадлежит выборке.

Чтобы оценить случайные погрешности анализа рассчитаем среднее значение и характеризующие воспроизводимость дисперсию, стандартное отклонение и отностительное стандартное отклонение.

)Расчет среднего значения:

 мг/(дм3∙мин)

- отклонение от среднего

Дисперсия и стандартное отклонение характеризуют рассеяние результатов относительно среднего. Дисперсию выборки (V) вычисляют по формуле:

Число степеней свободы f это число независимых переменных в выборочной совокупности за вычетом числа связей между ними, таким образом, в формуле f=n-1, так как рассматривается рассеяние данных относительно среднего, то есть на результаты наложена одна связь.

) Рассчитаем дисперсию:

Стандартное отклонение представляет собой квадратный корень из дисперсии, взятый с положительным знаком, и имеет размерность измеряемой величины

) Рассчитаем стандартное отклонение:

) Стандартное отклонение в процентах находим относительно среднего значения:

Также при обработки данных необходимо определить интервал, в котором при заданной вероятности (и при отсутствии систематических погрешностей) лежит истинное значение. Доверительный интервал находиться по формуле:

, где f=n-1=15-1=14