Multiobjective optimization of lignocellulolytic enzyme production by the white-rot fungus pycnoporus sanguineus (DSMZ 3024) using hazelnut husk as a substrate - Serçinoğlu, Zeynep Yılmaz (My University, 2020)
Giderek artan enerji ihtiyacı, petrol rezervlerinin azalışı, petrol kaynaklı yakıtların kullanımı nedeniyle ortaya çıkan iklim değişikliği gibi sorunlar, sürdürülebilir ve çevreyle uyumlu süreçlerin geliştirilmesini hızlandırmıştır. İkinci nesil biyoyakıtların üretiminde, tarımsal ve orman kaynaklı atıklar gibi ucuz hammaddeler kullanılır. Ancak, bu kaynakların karmaşık ve parçalanmaya dayanıklı yapıları, mayalar tarafından fermente edilmelerini zorlaştırmaktadır. Bu nedenle, lignoselülolitik enzimlerin kullanıldığı ön-işlemden geçirilebilirler. Bu enzimlerin yüksek konsantrasyonlarda üretilmesi için uygun ortam koşullarının optimizasyonu için fazla sayıda deney yapılması gerekmektedir. Ancak bu tip bir yaklaşım, zaman ve malzeme kaybına neden olduğu gibi, çoklu parametrelerin etkili olduğu ve çok hedefli optimizasyon gerektiren çalışmalarda, parametreler arası etkileşimin göz ardı edilmesine neden olabilir. Bu nedenle, deneylerin yanı sıra matematik modellerin kullanımı çok faydalıdır. Bu sayede, biyolojik süreçlerin geliştirilmesi için gerekli olan bilgiler bütüncül bir yaklaşımla birleştirilebilir ve ilgili biyolojik süreç daha iyi anlaşılabilir. Bu tezde, fındık çotanağının ana karbon kaynağı olarak bulunduğu ve farklı ek besin kaynaklarıyla desteklenmiş besi ortamlarının lignoselülolitik enzimlerinin üretimi için çok hedefli optimizasyonu amaçlanmıştır. Üretimde beyaz çürükçül bir fungus olan Pycnoporus sanguineus DSMZ3024 kullanılmıştır. Aktivite değerlerinin en yüksek değerde elde edilmesi optimizasyon problemi ve ek besin kaynaklarının konsantrasyonları ve üretim süresi optimize edilecek parametreler olarak belirlenmiştir. Sonuç olarak, ortam koşulları, proses tasarımı simulasyonuna entegre olarak optimize edilmiştir.Deneysel verilere dayanan empirik modelleme (örneğin Kriging kullanılarak) ve elde edilen modellerin üretim süreci simülasyonuna entegrasyonu için sıralı (sequential) ve eş-zamanlı (simultaneous) olmak üzere iki iş-akışı (workflow) geliştirilmiştir. Optimize edilen parametrelerin ve ortaya çıkan enzim aktivitelerinin optimal sonuçlar üzerine değişen etkileri, iki vaka şeklinde incelenmiştir.

Issues such as growing energy demand, depletion of the fossil fuel reservoirs, climate change as a result of continuous utilization of fossil fuels has speed up the development of sustainable and environmental friendly processes. Cheap raw materials such as agro-forestry wastes are used in the production of second generation biofuels. Since the morphology of these raw materials are complex and recalcitrant, fermenting yeast cannot use them. For this reason, these materials can be pretreated biologically by lignocellulolytic enzymes. A large number of experiments should be conducted in order to find the optimal growth conditions which result in high titers of these enzymes. This approach causes loss of time and material. In addition, interaction between the parameters might be ignored in the studies, where the effect of multiple parameters is in action and multi-objective optimization is needed. For this reason, mathematical models are beneficial when used complementarily to experimentation. Thus, all of the knowledge needed to improve the biological processes can be integrated in a holistic approach. By this way, related bioprocess might be better understood. The aim of the thesis is the multiobjective optimization of medium containing different additional nutrient sources supplementing hazelnut husk as the main carbon source for production of lignocellulolytic enzymes. White-rot fungus Pycnoporus sanguineus DSMZ3024 was used. Objective of the optimization problem was achieving the maximum enzyme activities, while fermentation time and concentrations of nutritioanl sources are the parameters to be optimized. As a result, medium composition was optimized in a bioprocess simulation-integrated manner. Data-driven empirical modelling (e.g. via Kriging) and integration of developed models into bioethanol production process simulation were achieved through two original workflows: sequential and simultaneous integration. Both workflows were conducted for two different cases where the significance of the effect of growth conditions and the resulting enzyme activities on optimal solutions are changed.
Keywords: Bioengineering; bioethanol; biyoetanol; Biyomühendislik; çok hedefli optimizasyon; Kriging; Lignoselülolitik enzimler; multi-objective optimization; process simulation; proses simülasyonu Lignocellulolytic enzymes