Improvement of lipase biochemical properties via a two-step immobilization method: Adsorption onto silicon dioxide nanoparticles and entrapment in a polyvinyl alcohol/alginate hydrogel

聚乙烯醇 吸附 化学工程 脂肪酶 化学 傅里叶变换红外光谱 核化学 色谱法 有机化学 工程类
作者
Najmeh Sabahi Mohammadi,Mahmoud Sowti Khiabani,Babak Ghanbarzadeh,Reza Rezaei Mokarram
出处
期刊:Journal of Biotechnology [Elsevier BV]
卷期号:323: 189-202 被引量:39
标识
DOI:10.1016/j.jbiotec.2020.07.002
摘要

In this study, the factors affecting lipase adsorption onto SiO2 nanoparticles including SiO2 nanoparticles amounts (8, 19 and 30 mg/mL), lipase concentrations (30, 90 and 150 μg/mL), adsorption temperatures (5, 20 and 35 °C) and adsorption times (1, 12.5 and 24 h) were optimized using central composite design. The optimal conditions were determined as a SiO2 nanoparticles amount of 8.5–14 mg/ml, a lipase concentration of 106–116 μg/mL, an adsorption temperature of 20 °C and an adsorption time of 12.5 h, which resulted in a specific activity and immobilization efficiency of 20,000 (U/g protein) and 60 %, respectively. The lipase adsorbed under optimal conditions (SiO2-lipase) was entrapped in a PVA/Alg hydrogel, successfully. FESEM and FTIR confirmed the two-step method of lipase immobilization. The entrapped SiO2-lipase retained 76.5 % of its initial activity after 30 days of storage at 4 °C while adsorbed and free lipase retained only 43.4 % and 13.7 %, respectively. SiO2-lipase activity decreased to 34.43 % after 10 cycles of use, while the entrapped SiO2-lipase retained about 64.59 % of its initial activity. Compared to free lipase, the Km values increased and decreased for SiO2-lipase and entrapped SiO2-lipase, respectively. Vmax value increased for both SiO2-lipase and entrapped SiO2-lipase.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研通AI6.3应助搞怪静曼采纳,获得10
刚刚
张欢馨应助搞怪静曼采纳,获得10
1秒前
Lismart完成签到,获得积分10
1秒前
烟花应助搞怪静曼采纳,获得10
1秒前
Owen应助研友_n0DWDn采纳,获得10
2秒前
jwz123发布了新的文献求助20
2秒前
大模型应助onlyone采纳,获得10
3秒前
3秒前
3秒前
3秒前
lululu发布了新的文献求助10
3秒前
薛子的科yan通完成签到,获得积分10
3秒前
花海发布了新的文献求助10
3秒前
Raymond应助山水采纳,获得10
4秒前
在水一方应助John采纳,获得10
4秒前
6秒前
6秒前
脑洞疼应助颠哥采纳,获得10
6秒前
8秒前
鹅鹅不哭发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
9秒前
Hyan发布了新的文献求助10
9秒前
ming2026应助下载采纳,获得10
9秒前
10秒前
fuguier发布了新的文献求助10
10秒前
orixero应助健壮听筠采纳,获得10
11秒前
molihuakai应助愉快采纳,获得10
11秒前
答辩发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
星辰大海应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
汉堡包应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
Orange应助cccaaa采纳,获得10
12秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
方青松应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
jun完成签到 ,获得积分10
13秒前
molihuakai应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
13秒前
在水一方应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
传奇3应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7580824
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9160286
关于积分的说明 19598499
捐赠科研通 7163343
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3265939
关于科研通互助平台的介绍 2430842
邀请新用户注册赠送积分活动 2256986