본 연구에서는 2차원 형광스펙트럼의 PCA 분석을 통하여 발효 공정을 모니터링하고 PCR과 PLS과 같은 다변량 분석기법을 이용하여 공정을 모델링하였다. 재조합 대장균 E. coli 와 효모 S.cerevisiae의 발효 공정 중에 얻어진 많은 양의 2차원 형광스펙트럼 자료는 우선 PCA를 통해 축소된다. 그리고 PCA에서 주성분점수와 적재 산점도는 발효 공정의 정성적 경향을 묘사하기 위해 사용되었다. 또한, PCR과 PLS는 2차원 형광스펙트럼의 분석을 위해 사용되었으며 PLS모델이 보정과 예측 능력에서 PCR모델보다 조금 더 우수한 성능을 나타냈다. 따라서 2차원 형광스펙트럼 자료를 이용하여 생물공정을 모델링 하고자 할 때는 PCR 방법보다는 PLS 방법을 사용하는 것이 유리할 것이다.
In this work the optical fiber glucose and lactate biosensors were developed by using fluorescent dye and enzyme immobilized on the end tip of an optical fiber. 3-Glycidyloxypropyl)methyldiethoxysilane (GPTMS), (3-Aminopropyl) trimethoxysilane (APTMS) and Methyltrimethoxysilane (MTMS) were used to immobilize glucose oxidase (GOD), lactate oxidase (LOD) and ruthenium(II) complex (tris(4,7-diphenyl-1,10-phenanthroline) ruthenium(II), $Ru(dpp)_3^{2+}$) as oxygen sensitive fluorescent dye. MTMS sol-gel was an excellent supporting material for the immobilization of $Ru(dpp)_3^{2+}$, GOD, and LOD on the optical fiber. Storage stability of the optical fiber glucose sensor was kept constant over 20 days, while the optical fiber lactate sensor had constant storage stability over 17 days. The optical fiber glucose and lactate biosensors also maintained good operational stability for 20 hours and 14 hours, respectively. The activities of the immobilized enzymes were most excellent at pH 7 and at $25^{\circ}C$. On-line monitoring of glucose and lactate in a simulated process was performed with the optical fiber glucose and lactate biosensors. On-line monitoring results were agreed with those of off-line data measured with high performance liquid chromatography (HPLC).
용존산소농도(DO)와 pH를 동시에 검출하기 위하여 이중층 광학 센서 막을 제조하였다. DO 민감성 염료인 Rudpp를 MTMS 졸-겔에 혼합하고 24-웰 마이크로타이터 플레이트에 코팅하였다. DO-검출층 위에 HPTS와 혼합된 GA 졸-겔용액을 코팅하고 pH 측정을 위해 사용하였다. 이중층 광학 센서 막은 온도와 이온 강도에 영향을 받았다. 또한 DO와 pH 이중층 광학 센서 막은 미생물발효공정에 온라인 모니터링 하는데 응용하였으며 좋은 성능을 보였다.
본 연구는 재조합 대장균과 S.cerevisiae의 발효공정에서 형광스펙트럼 데이터를 수집하였으며, SOM을 이용하여 형광스펙트럼 데이터를 특정 그룹으로 분류하고 발효공정을 분석하고자 하였다. 배출가스 내 이산화탄소농도와 세포농도 같은 공정변수들은 SOM 알고리즘으로부터 얻은 분산 및 정규화된 가중치들과 좋은 연관성을 나타내었다. 전체 스펙트럼 데이터의 분류는 생물공정 모델링을 위한 매우 중요한 단계인데 그 이유는 몇몇 여기파장과 방출파장의 유의한 조합들이 전체영역의 스펙트럼 데이터로부터 추출되기 때문이다. 예를 들면, 본 연구에서 SOM을 이용하여 추출한 98개의 스펙트럼 데이터의 예제들은 부분최소자승법이나 감독신경망 (supervised neural network)을 이용한 공정의 모델링에 사용될 수 있다.
본 연구에서는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 생물공정에서 수집된 형광스펙트럼 데이터를 분류, 분석하고 공정변수들을 예측하기 위한 공정의 모델링에 대해서 논의하였다. SOM에 의해 분류된 전파장 스펙트럼 데이터들은 발효공정의 변수와 형광데이터 사이에 비선형관계를 설명하기 위하여 사용되었다. BPNN알고리즘은 SOM에서 분류된 데이터들을 입력자료로 이용하여 공정에 대한 모델식을 세우고, 이를 이용하여 배출가스 내 $CO_2$ 농도 및 발효액 중 세포농도와 같은 공정변수들을 예측하는데 사용되었다. 또한 BPNN 모델은 강력하면서도 훈련데이터의 범위를 넘어서는 공정의 데이터들을 예측할 수 있기 때문에 폭넓은 활용가능성을 가지고 있다.
본 연구에서는 다양한 파장의 저출력 light-emitting diode (LED)를 이용한 photobiomodulation (PBM)이 각막 상처 치유에 미치는 영향을 분석하였다. 각막상피세포에 623 nm에서 940 nm 범위의 파장의 LED를 조사한 결과, 유의미한 세포독성 영향을 미치지 않는 것을 확인하였다. PBM의 세포이동 촉진 효과를 세포 이동능 평가 시험을 통해 분석한 결과 623 nm 파장의 광조사에 의한 PBM이 세포이동을 크게 증가시키고 상처 치유를 촉진하는 것으로 나타났다. 또한, 세포이동 및 상처 치유와 관련된 유전자의 발현을 분석한 결과, 623 nm 파장의 광조사에 의한 PBM이 세포 증식과 세포 외 기질 분해를 촉진하는 것으로 알려진 FGF-1과 MMP2 유전자의 발현을 상향 조절한다는 사실을 발견했다. 이러한 연구 결과는 특정 파장, 특히 623 nm 파장의 저출력 빛을 이용한 PBM이 각막 손상 치료에 활용될 수 있는 가능성을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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