tối ưu hóa điều kiện nuôi cay 2 chuẩn vi khuẩn

HÓA HQC - CÔNG NGHỆ THựC PIẤM

TỐI ƯU HÓA ĐIỀU KIỆN NUÔI CAY 2 CHUẨN VI KHUẨN LACTIC VTCC439 VÀ VTCC411 ĐỂ SỬ DỤNG LÊN MEN YEM khí

NHẰM THU CHÈ ĐEN GIÀU GAMA AMINOBUTILIC AXIT (GABA)

• NGUYỀN VIỆT TẤN - NGUYỄN DUY LÂM

TÓM TẮT:

Nghiên cứunhằm khảo sát các yếu tô'như: thời gian lên men, nhiệt độ lên men và lượng giông khởi động ban đầu đến khảnăng phát triển sinh khôi của cácchủngvikhuẩn lactic đãlựa chọn và khả năngtíchlũy GABA trên cơ chấtlá chè của Việt Nam. Nghiên cứu đã sử dụng phươngphápBox-Willson để giải quyết bài toánmột mục tiêu cần tối ưu với 3 yếu tố ảnh hưởng.Kết quả thựcnghiệmcho thấy, khilên men sinh khối sau51 giờ, nhiệt độ lên men 32°C và pHmôi trường 7,1 thì lượngsinh khối tạo ra cao nhấtvà hàm lượng GABAtạo thành khilên menlá chècũng đạt cao nhất.

Từ khóa: vi khuẩn lactic, GABA, lên men lá chè, ma trận thực nghiệm, phương pháp Box-Willson.

1. Đặt vấn đề

Ị Trong [1], từ 263 chủngvikhuẩn lactic lưu giữ tại Bảo tàng Giống chuẩn vi sinh vật Việt Nam, nghiên cứu đã thựchiện các thủpháp cần thiết để lựa chọnra được 2 chủng cókhảnăng:

- Phát triển tốt trên môi trường nuôi cấy phù hợp;

- Có khả năng tích lũy GABA khi lên men lachè.

Nghiên cứu đã tiến hành định dạng được 2 chủng là: Lactobacillus plantarum VTCC439 và Lactobacillus casei VTCC411.

Trong nghiên cứunày, tác giả tiếp tụckhảo sát một số yếutô quan trọng, ảnh hưởng lớn đến khả năng phát triển sinh khôi và khả năng lên men lá chè để tạo ra nhiều GABA.

Các yếutố khảo sát baogồm:

Xị- thời gian nuôi cấy vi khuẩn, khoảng dao động của yếu tố nàylà từ40 đến56giờ.

X2- nhiệt nuôi cấy vi khuẩn, dao động trong khoang30-40°C.

x3- pH môi trường lên men, dao động trong khoảng5 -8.

Chỉ tiêu cần tối ưu là sinh khối vi khuẩn tạo thành, thể hiện qua mật độ quang OD đo ở bước sóng600 nanomet.

2. Nội dung và phươngphápnghiên cứu 2.1. Nội dung nghiêncứu

- Lậpmatrậnthựcnghiệmtrựcgiao cấp 1.

- Thực hiện thực nghiệm theo ma trận và xây dựng hàm hồi quy [1]

y = b0 + b1x1 +b2X2 + b3X3

SỐ26-Tháng 11/2021 389

Trong đó:

y: OD600của canhtrường;

b0: hệ sốtựdo;

b1,b2,b3:các hệ số.

- Kiểm địnhsố liệuthực nghiệm, kiểm định sự có ý nghĩa của hệsố, kiểm nghiệm sựthích ứngcủa mô hình.

- Lập ma trận để tiến hành tối ưu hóa theo phương phápBox-Willson[2].

- Tiến hành thực nghiệm để kiểm định kếtquả tối ưu hóa.

2.2. Các phươngpháp sử dụng

- Môi trường nuôi cấyvi khuẩn: Môi trườngM2 (Glucoza-20, K2HPO4-2, CH3CONa-5, diamonium hydrogen citrate-2, MgSO4-0,2 Tew 80-1,08, Ammonium citrat-2,pH-6,5±0,2).

- Các phươngpháp phântích khác đã giới thiệu trong [1],

3. Kếtquảnghiêncứu

Matrậnthựcnghiệm là ma trận trực giao, số thí nghiệm cần thực hiện N=23, ở đây:

- 2 số mức màmỗiyếu tố thực hiện thí nghiệm.

- 3 số yếutốảnh hưởng.

Phương trình hồiquy códạng:

OD600 = b0 + bà + b2*2 + b3Ã3 (!)•

Trong đó:

OD600:là mật độquang của canhtrường.

b0: hệ số tự do

Xji (i=l-~3): biến số mã (biến số Kod) của các yếu tốảnhhưởng.

bị (1=14-3): là hệ số hồi quy của cácbiến.

Cácbiến ảnh hưởng cócácmứcnhưsau:

X]= 400h,x°;= 48h, x) =56h x2= 30°C,4 = 35°c, x+2 = 40°C x3 = 5.Xj = 6,5,x$ = 8

Với ma trận trực giao cấp 1, mỗi yếu tố ảnh hưởngchỉthực hiệnở mức âm (-) và mức dương (+).

Matrậnthựcnghiệm bao gồm 8 thí nghiệm. Kết quảthínghiệm được thể hiện ở Bảng 1.

Bước1: Kiểm tra sựhội tụcửa sai số.

Mụcđích của bước nàylà để kiểm địnhxem số liệu thu được ở Bảng 1 có được đo cùng một độ chính xác hay không? Nếu được đo cùng một độ chính xác như nhau, thì ta nói saisố là hội tụ,lúcđó số liệu ở Bảng 1 chấp nhậnđược.

Tiêu chuẩn để đánhgiá sự hội tụ sai số của số liệu là chuẩn Cocren:

G'1'I' <Gb, ơ đay:

Gtt làchuẩnCocren theo tính toán.

Gblà chuẩnCocrentra bảng.

Vs/ 0.0029_-T= 0'0003

ỹ=í

GB = 0,56. Ta thấy GB G ị'y

Kết luận: Số liệu ở Bảng 1 được đocùngmột độ chínhxác như nhau và chấp nhận được.

Bước2: Tính các hệsô'của phương trình hồi quy.

Các hệ sốđược tínhtheo công thức:

Bảng 1. Kết quả thực nghiệm theo ma trận. Mồi thí nghiệm lặp lại 3 lần, y là ODó00

TT Xi(h) X2(°C) x3 yi y2 y3 y g?= 1

1 +(56) +(40) +(8) 2,42 2,44 2,45 2,43 0,0002

2 -(40) +(40) +(8) 2,62 2,61 2,65 2,63 0,0004

3 +(56) -(30) +(8) 3,24 3,24 3,27 3,25 0,0003

4 -(40) -(30) +(8) 2,92 2,92 2,96 2,94 0,0004

5 +(56) +(40) -(5) 2,06 2,06 2,09 2,07 0,0003

6 -(40) +(40) -(5) 1,62 1,62 1,66 1,64 0,0004

7 +(56) -(30) -(5) 2,20 2,20 2,26 2,23 0,0005

8 -(40) -(30) -(5) 1,83 1,83 1,86 1,84 0,0003

ỵốị= 0,0029

390

HÓA HỌC-CÔNG NGHỆ THựC PHẨM

■V

;=1

(2,43 - 2,63 + 3,25- 2,94+ 2,07- 1,64+ 2,23 — 1,84)

= 0,12 8

N N

b :=IZ a *7'=“°'3 b 3==0,43

/=1 j=i

Mô hìnhhồi quycó dạng:

y =2,38+0,12 X] - 0,3 lx2 +0,43*3 (2)-

Bước 3: Kiểm tra sự có ý nghĩa của các hệ sốtrong mô hình và kiểm tra sự tương thích của môhình.

Mục đích của 2 bước kiểm tra này nhằm đánh giá:

- Tácđộng của các biến ứng vớicác hệ sốcủa nó có ý nghĩa đốivới giá trị củay haykhông. Nếu không có ý nghĩa thì sự có mặt của hệ sốđó trong môhình là vônghĩa.

- Mô hình tính toán được có phản ánh đúngquy luật thayđổi của số liệutrong Bảng 1 hay không, ứng với 1 giá trị của các yếutốảnh hưởng ta nhận được 2 giá trị củay: 1 giá trị từ số liệu thực nghiệm và 1 giá trị tính toán theo mô hình. Nếu sai lệch giữa 2 giá trị của y đủ bé thì mô hìnhxây dựng được là thích ứng.

Đê’ đánh giá sự có ý nghĩacủa các hệsố trong môhình, dùng Chuẩn Student,còn để đánh giá sự tương thích của mô hình, dùng chuẩnFisher. Theo phương pháp đã dẫn trong tài liệu [2] và [3] tra bảng xác định được.

Chuẩn Student,t=2,12.

ChuẩnFisher, FB=3,01.

Thực hiệntính toán và sosánh cho thây: cả 4hệ số của mô hình(1) đều cónghĩa mô hình (2) là thích ứng.

Bước 4:Thực hiệnquá trĩnh tốiưu hóa

Mục đích củaquátrìnhtối ưu hóalà đã tìm các giátrị thật của xl, x2, x3 sao cho giá trị của yở hàm (2)đạt cực đại.

Để đạt được mục đích này, tacó thể sửdụng 1 trong các phương pháp sau đây:

Phương pháp 1:

- Chuyển hàm(2)trởthành mộtđa thức đại sô’

vớicác biến Xj, x2, Xịnhận các giátrị thực.

- Đưa thêm các ẩn phụ để đưa hàm (2) thành dạng Quy hoạch tuyến tính.

- Giải Quy hoạch tuyến tính đó bằng phương pháp đơn hình, ta tìmđược giá trị cực đại của y [4],

Phương pháp2:

- Từ hàm(2)xác định hướng chuyển động của các biến (chuyểndịch về cận dướihoặc cận trên).

- Xácđịnh khoảng chuyển dịch của các biến một cáchhợplý.

- Tiến hành thựcnghiệmbằngcách cho các biến chuyển dịch đồngthời một lúc.

- Trong quá trình chuyển dịch, các biến sẽ tiến tới vùng mà tại đó y nhận được giá trị tôi ưu. Phương pháp này ta quen gọi là phương pháp Box-Willson.

Phươngpháp3:

- Chuyển mô hình (2) về dạng thực.

- Lựa chọn các mốc tính toán cho cácđiểm.

- Xây dựng thuật toán tính toán sao cho quét hết các phương án của các combo số liệu về mốc thí nghiệm của các biến(sốphép tính làrất lớn).

- Viết chương trình tính toán và sử dụng máy tính để thực hiện. Chươngtrình tính toán này ta hay gọi là “phần mềm”. Mỗi phần mềm chỉ áp dụng tínhtoán cho 1 lớp bài toán nhâ’t định.

Đê giải bài toán đặt ra trong công trình này, chúngtôisử dụng phương phápBox-Willson.

Trình tự giải bài toán bằng thực nghiệm theo Box- Willson:

Bước a: Xác định hướng chuyển dịch của các biếntừ mô hình(2) cho thấy:

- Hệsô’củaX] mangdấu +, điều nàycó nghĩalà nếu xl tiến về cận trênthì y sẽ tăng.

- Hệ sô’của *2 mang dâ’u-, điều này có nghĩalà nếu *2chuyển dịch về cận dướithì y sẽ tăng.

- Hệ sô’của *3mang dâ’u +, điều này có nghĩa nếu Xịtiến về cận trên thì y tăng.

Mục tiêu của bài toán là y —> cựcđại, vậy kết luận:

Đe cho y đạt cực đạithì Xj phải dịch dầnlêncận trên, x2 phải chuyển dịch về phía cận dưới, x3 chuyển dịch về phíacận trên.

Bước b:Chọn bước nhảy cho các biến giữa 2 lần thínghiệm kề nhau:

X|: Chọn bướcnhảy 1 giờ.

x2: Chọn bước nhảyl°c.

x3:Chọnbước nhảy 0,3.

Bướcc: Tiến hành thựcnghiệm theo ma trận - Thí nghiệm thứ nhâ’t, cácbiến đặtở mức trung bình (mức không), cụthể:

Xị =48 giờ, x2 = 35°c, x3 = 6.5

- Các thí nghiệm tiếp theo: Các biến dịch chuyển theo hướng đã nói ở trên, với bước nhảy cũng đã được xácđịnh.

Kết quả thựcnghiệmđạtđược ở Bảng 2:

Bảng 2: Lược đồ tối Ưu hóa thực nghiệm

TT xi(h) X2(°C) x3 ^{y (ODgoo)}

1 48 35 6,5 2,48

2 49 34 6,8 2,66

3 50 33 7,1 2,89

4 51 32 7,4 3,29*

5 52 31 77 2,98

6 53 30 8,0 2,78

7 54 29 8,3 2,56

.. .

Chèđen thí nghiệm Chè đen

truyền thống

Đối với chủng VTCC439 cùng tiến hành nuôi cấy với điều kiện tương tự như chủng VTCC411.

Kết quả xác định đượcđiều kiện tối ưunhưchủng VTCC 411 nhưng ymax đạt giá trị caohơn3.32.

Sô'liệu ở Bảng 2 cho thây:

Ớ điều kiện X[ = 51 giờ,nhiệt độ nuôi câ'y 32()c và pH= 7,4 thìgiá trị y đạt cao nhát là3,29.

Bước 5. Kiểm định lời giải rối ưu hóa bằng thực nghiệm.

- Tiến hành nuôi câ'y lặp lại chủng VTCC411 theo chế độ tối ưu ở Bảng 2.

- Dùng 4 giống chè: Keo AmTích, Phúc Tân Viên, Kim Tuyên và Trung Du làm đối tượng nghiên cứu.

- Các bướcsơ chếláchèthựchiệnnhư công nghệ truyền thống sảnxuất chèđen(Mẩu đối chứng).

- Lượng chếphẩm vi khuẩn có OD600= 3,28 bổ sung vào chèchiếm 4% so với lượng chèthí nghiệm.

- Phântích các chỉsố:

+ Hàm lượngGABA các mẫu.

+ Đánh giá cảmquanhương vịcủa các sảnphẩm.

Kết quả thực nghiệm được trình bày ở Bảng 3.

Số liệu từBảng 3 cho thây:

- Khísử dụng cácchế phẩm vikhuẩn lactic đê tiến hành lên men yếu khí thì tất cả 4 giống chè thực nghiệm đều có hàm lượng GABA caohơnmẫu đối chứng.

- Chát lượng cảm quan các mẫuthínghiệmtháp hơnmẫu kiểmchứng.

- Hai giống chè Phúc VânTiên và Kim Tuyên có cácchỉ sốchá t lượng có thể tiếp cận được so với mẫu kiểm chứng.

4. Kết luận

Từ các sô' liệu nhận được từ thực nghiệm, điđến một sốkếtluậnsơ bộ sau đây.

+ ớ điều kiện nuôi cấy 51 giờ, ở nhiệt độ 32°c và pH môi trường 7,4 khả năng phát triểnsinh khối của chủng VTCC411 đạtgiá trị gần tối ưu.

+ Thí nghiệm tương tự với chủng VTCC439 cũng đạt tương đương như chủngVTCC411.

+ Khi bổ sung chế phẩm vi khuẩn lactic vào Bảng 3: Hàm lượng GABA và câc chỉ số cảm quan của các mẫu

(Các chỉ số cảm quan của mẫu đối chứng mặc định nhận già đơn vị cao nhất).

TT Giống chè thực nghiệm

Đốichứng ^B . .A --- - -- ■ 'I

Mâu thí nghiệm

Huơng Vị Gaba mg/100gam Huơng Vị Gaba mg/100gam

1 Keo Am Tích 5,0 5,0 140 4,05 4,00 195

2 PhúcVân Tiên 5,0 5,0 175 4,50 4,75 260

3 Kim tuyên 5,0 5,0 148 4,25 4,50 255

4 Trung du 5,0 5,0 163 4,25 4,5 205

392 Số26-Tháng 11/2021

HÓA HỌC-CÔNG NGHỆ THựC PHẨM

chè đã vò đểlênmen yếm khí trước lúc lên men hiếukhíđể diệt enzym, hàmlượngGABA trong 4 giống chè thử nghiệm đều tăng đáng kể so với mẫuđốichứng.

+ Chất lượng cảmquancủa cácmẫu thínghiệm thấp hơn đáng kể so vớimẫu đối chứng.Cácchỉ số này cho thấy, chỉcó thểhy vọngcải thiện đểtiệm cận với mẫukiểm chứng ■

TÀILIỆU THAMKHẢO:

1. Nguyễn Việt Tân (2019), Báo cáo tổng kết đề tài “Nghiên cứu công nghệ sản xuất chè giàu Gamma Aminobutyric Axit (GABA) bằng công nghệ lên men từ một sô'giống chè tại Việt Nam”, Đề tài R&D cấp Bộ, Bộ Công Thương.

2. Phạm Thế Cường và Hoàng Đình Hòa (2017), Tối ưu hóa trong công nghiệp thực phẩm và công nghệ sinh học.

NXB Khoa học tự nhiên và Công nghệ. Hà Nội.

3. Bùi Thế Tâm và Trần Vũ Thiện (1998), Các phương pháp tối ưu hóa, NXB Giao thông vận tải, Hà Nội.

Ngày nhận bài: 6/10/2021

Ngàyphảnbiện đánh giá và sửa chữa: 28/10/2021 Ngày chấp nhậnđăngbài:14/11/2021

Thôngtintác giả:

1. NGUYỄN VIỆT TẤN

Vụ Khoa học vàCông nghệ, BộCông Thương 2. NGUYỄN DUY LÂM

Viện Cơđiệnnôngnghiệp vàCông nghệ sau thu hoạch

OPTIMIZING CULTURE CONDITIONS FOR VTCC439 AND VTCC411 LACTIC ACID BACTERIA STRAINS TO OBTAIN

GABA TEA VIA THE ANAEROBIC FERMENTATION METHOD

• NGUYEN VIET TAN'

• NGUYEN DUY LAM2

1 Department of Science and Technology, Ministry of Industry and Trade 2 Vietnam Institute of Agricultural Engineering and Post Harvest Technology

ABSTRACT:

This study is to examines the effects offermentationtime,fermentation temperature, amountof initiating culture on the biomassgrowth ofselected lactic acidbacteria strains and the ability to accumulate GABA in Vietnamese tea leaf. The Box-Wilson method was used to optimize the study.The studys experimental results reveal that the biomass growthand theGABA contentin the fermentedVietnamese tealeaf arehighest when the fermentationtemperature is at 32°cfor 51 hours and the pH valueisat7.1

Keywords: lactic acid bacteria, GABA, tea leaffermentation, experimentmatrix, Box-Wilson method.

SỐ 26-Tháng 11/2021 393