Summary

High-throughput screening af Modstridigheden Variationer i lignocelluloseholdige biomasse: Total Lignin lignin Monomerer og enzymatisk Sugar Frigivelse

Published: September 15, 2015
doi:

Summary

Plant cell wall structure and chemistry traits are evaluated to identify ideal feedstocks for biofuels and bio-materials. Standard methods have limitations when applied to large data sets. These high-throughput pretreatment, enzyme saccharification, and pyrolysis-molecular beam mass spectrometry methods compare large numbers of biomass samples with decreased experimental time and cost.

Abstract

The conversion of lignocellulosic biomass to fuels, chemicals, and other commodities has been explored as one possible pathway toward reductions in the use of non-renewable energy sources. In order to identify which plants, out of a diverse pool, have the desired chemical traits for downstream applications, attributes, such as cellulose and lignin content, or monomeric sugar release following an enzymatic saccharification, must be compared. The experimental and data analysis protocols of the standard methods of analysis can be time-consuming, thereby limiting the number of samples that can be measured. High-throughput (HTP) methods alleviate the shortcomings of the standard methods, and permit the rapid screening of available samples to isolate those possessing the desired traits. This study illustrates the HTP sugar release and pyrolysis-molecular beam mass spectrometry pipelines employed at the National Renewable Energy Lab. These pipelines have enabled the efficient assessment of thousands of plants while decreasing experimental time and costs through reductions in labor and consumables.

Introduction

Som det globale udbud af ikke-vedvarende brændstoffer og deres tilhørende produkter falder, har forskerne blevet udfordret til at skabe lignende brændstoffer og kemikalier fra plante-afledte kilder 1. Et centralt aspekt af dette arbejde er at bestemme hvilke arter af planter kan være egnet til produktion af biobrændstoffer og biomaterialer 2,3. Typisk er disse råmaterialer evalueret for lignin, cellulose, hemicellulose og indhold; samt deres tilbøjelighed til dekonstruktion (Modstridigheden) ved termisk, mekanisk og / eller kemisk forbehandling med eller uden efterfølgende enzym forsukring. Mere detaljerede analyser anvendes til at bestemme den specifikke sammensætning af lignin og hemicellulose fraktioner samt optimale enzymaktiviteter behov. Transgene modifikationer af planter, der ikke i sig selv besidder ideelle træk for biokemisk eller termokemisk omdannelse til ønskede råvarer har givet forskere med en stærkt udvidet kilde til potrentielle råmaterialer 4. Faste analysemetoder til kvantificering af kemiske træk af en plante, mens ganske nyttigt for små prøvesæt, er uegnede til hurtig screening af hundreder eller tusinder af prøver 5-7. Der er blevet udviklet HTP heri beskrevne fremgangsmåder til hurtigt og effektivt at vurdere et stort antal af biomasse varianter for ændringer i cellevæggen Modstridigheden til termokemisk og / eller enzymatisk nedbrydning.

Det er afgørende at forstå, at HTP screeningsassays beskrevet heri er ikke designet til at maksimere konvertering eller udbytte. Formålet er at bestemme relative forskelle i den intrinsiske Modstridigheden relaterede biomasse prøver. Som et resultat, mange af analyse trin adskiller sig fra de "typiske" biomasse konvertering assays, hvor målet er at opnå maksimal omregningskurs eller omfang. For eksempel er lavere forbehandlingsanlæg sværhedsgrader og kortere enzymhydrolyse gange bruges til at maksimere afvigerner på mellem prøverne. I de fleste tilfælde er relativt høje enzymbelastninger anvendes til at reducere forskelle på grund af eksperimentelle variation i enzymaktivitet, som kunne forvrænge resultaterne betydeligt.

Hurtige teknikker til bestemmelse af sammensætningen af plante celle-vægge og de ​​monomere sukkerarter befriet efter enzymatisk forsukring omfatter robotteknologi, tilpassede, termokemisk kompatible 96 brønde, og ændringer af standard laboratoriemetoder 8-11 og instrumentale protokoller, såsom vibrations spektroskopi (infrarød (IR), nær-infrarødt (NIR), eller Raman) og nuklear magnetisk resonans (NMR) 12-17. Disse metoder er nøglen til at isolere råmaterialer med høj cellulose eller lavt indhold lignin, eller dem forventes at give den højeste glukose, xylose, ethanol, etc. Disse metoder har aktiveret nedskaleret analyser, der beskæftiger mindre mængder af biomasse og hjælpematerialer, hvilket fører til reduktioner i eksperimentel udgift 18 </sop>. Et andet træk ved denne metodiske tilgang er, at forskellige eksperimentelle betingelser kan være hurtigt, og i nogle tilfælde samtidig, evalueres. For eksempel kan en række forskellige strategier forbehandling eller enzym cocktails skal testes, således at de optimale eksperimentelle parametre, der skal hurtigt identificeres og anvendes. Populære råmaterialer, som majsstængler 9, poppel 8,10, sukkerrør bagasse 8 og staudehirse 8 er blevet evalueret med succes ved hjælp af disse metoder HTP.

Total lignin og lignin monomersammensætning er også almindeligt kvantificeret biomasse træk. Reduktioner i lignin-indhold har vist sig at øge den enzymatiske fordøjelighed af polysaccharider 19,20. Den rolle, som lignin monomere ratio (ofte rapporteret som syringyl / guaiacyl (S / G) indhold) spiller i dekonstruktion af planten cellevæggen er stadig under efterforskning. Nogle rapporter har indikeret, at reduktioner i S / GForholdet ført til øget glucose udbytter efter hydrolyse 21, mens andre undersøgelser afsløre den modsatte tendens 19,22. High throughput metoder til evaluering lignin og dets monomerer indbefatter vibrationelle spektroskopi (IR, NIR og Raman 23-26) kombineret med multivariat analyse, og pyrolyse molekylær stråle massespektrometri (pyMBMS) 27,28.

Ved udviklingen HTP metoder til screening af biomasse, har brug for flere integrerede overvejelser skal holdes for øje. Et centralt aspekt er kompleksiteten af ​​metoden. Hvad er det krævede kvalifikationsniveau for teknik? Kemometriske analyser, for eksempel, kræver særlige færdigheder til at konstruere, evaluering, og opretholdelse af prædiktive modeller. De standardmetoder udviser uønskede skridt forberedende eller dataanalyse eller ansætte giftige reagenser. Udvikling af modellerne er en løbende proces, hvor nye data er indarbejdet i modellen over tid at øge modellens robusthed. En anden considbejde er de besparelser og nedsat eksperimentelle analyse tidspunkter af de foreslåede high-throughput metoder. Hvis metoden er ganske hurtig, men meget dyrt, kan det ikke være en gennemførlig teknik til mange laboratorier til at vedtage. Metoderne illustreret i dette manuskript er varianter af standardiserede teknikker, modificeret til at forstærke throughput kapaciteter. Disse protokoller kvantitativt måle biomasse træk af interesse uden nødvendiggør udviklingen af ​​prognosemodeller. Dette er et centralt egenskab ved disse teknikker, da prædiktive metoder, mens udstiller stærke korrelationer med den standard analyser bruges til at udvikle modeller, er ikke så nøjagtige som faktisk måle mængden af ​​interesse for prøverne. Hvorimod de anvendte metoder er i det væsentlige skaleret ned versioner af standard analysemetoder bench-skala, handles nøjagtighed og præcision for hastighed og gennemløb. For det meste dette resultat skyldes højere fejl i lille volumen pipettering og vejer; samt øget srigelig heterogenitet som prøve størrelse reduceres. Mens store prøvesæt kan screenes og sammenlignes, skal stor forsigtighed udvises, når de foretager sammenligninger mellem separate kampagner og til bench-skala resultater.

De mest tidskrævende trin involverer den fysiske manipulation af biomassen. Slibning prøver kan tage flere minutter per prøve, herunder rengøring ud møllen mellem prøver. Manuel lastning, losning, og rengøring tragte og fylde og tømme te poser og sække til prøveudtagning er også meget arbejdskrævende. Mens hvert trin kan tage et minut eller mere, kan gøre tusindvis af prøver tage mange timer eller endda dage. Robotterne kan indlæse en typisk reaktor plade med biomasse i omkring 3 til 4 timer eller 6 til 8 plader dag -1 robot -1. Denne situation afhænger af de parametre, der anvendes præcision samt typen og mængden af ​​biomasse, der skal testes. Påfyldning reaktor plader med vand, fortyndet syre eller enzym hurtigt gøres ved hjælp af en væskehåndtering robot. Pgenbehandling af en plade stack (1 til 20 reaktorer plader) tager mellem 1 og 3 timer, når montering, køle ned, og adskillelse er inkluderet. Enzymhydrolyse tager 3 dage og analysen sukker kræver ca 1 time af prep tid plus 10 min pr reaktor plade til at færdiggøre analysen og læse resultaterne. En ugentlig tidsplan for fastsatte forbehandling og analyse dage rummer en rimelig arbejde tidsplan, minimerer ulige-timers og weekend indsats for den menneskelige del af analysen og giver mulighed for behandling ~ 800 til 1.000 prøver pr uge løbende. Den maksimale kapacitet afhænger af flere faktorer, herunder især hvor meget hardware (robotter, reaktorer plader, etc.), og hvor meget "software" (dvs. bemanding) til at foretage det manuelle arbejde. Den praktiske øvre grænse er 2.500 til 3.000 prøver / uge; imidlertid, at produktionen kræver syv dage om ugen drift og flere studentermedhjælpere og teknikere. Til sammenligning ville 3.000 prøver ved HPLC kræver ca. 125 dage Sample analyse plus ekstra arbejdskraft af manuelt vejer prøver i reaktorer og filtrering prøver inden analyse.

Protocol

1. Højkapacitetsforskning bestemmelse af glucose og xylose Udbytter Efter Enzymatisk Enzymatisk 9,29 Prøveforberedelse (Slibning, De-stivning, Ekstraktion, Forbehandling) Grind mindst 300 mg af hver prøve ved anvendelse af biomasse en Wiley-mølle, således at partiklerne passerer gennem en 20 mesh (850 um) sigte. Overførsel til anti-statiske zip-top poser (typisk bar-kodet) og optage prøve information til stregkode-databasen. Tilføj ca. 250 mg eller mere af jorden biomasse…

Representative Results

Den kombinerede virkning af termokemiske forbehandling og efterfølgende enzym forsukring måles som en funktion af massen af ​​glucose og xylose der frigives ved afslutningen af ​​assayet. Resultaterne er rapporteret i form af milligram glucose og xylose der frigives per gram biomasse. Dette er i skarp kontrast til data rapporteret fra bench-skala assays, der normalt rapporteres som procent teoretiske udbytte baseret på analyse af sammensætningen af ​​udgangsmaterialet. Da det endnu ikke er praktisk at ud…

Discussion

De vigtigste prøveforberedelse trin til opnåelse af nøjagtige og reproducerbare data ved udførelse af high-throughput screening eksperimenter er som følger:

Sugar frigivelsesassay:

I almindelighed prøver fremstillet i partier, der spænder fra nogle få dusin til flere tusinde ad gangen. Hvert stort skridt udføres typisk for alle prøver før bevæger sig fremad for at minimere variationer i forberedelse mellem prøver. De-Stivelse var ikke oprindeligt en …

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

The authors would like to thank intern Evelyn Von Neida who provided paramount insights regarding the preparation of biomass samples for both of the high-throughput pipelines discussed in this manuscript. Support for the development of this work and manuscript was provided by the BioEnergy Science Center. The BioEnergy Science Center is a U.S. Department of Energy Bioenergy Research Center supported by the Office of Biological and Environmental Research in the DOE Office of Science. The National Renewable Energy Laboratory (NREL) is a national laboratory of the US DOE Office of Energy Efficiency and Renewable Energy, operated for DOE by the Alliance for Sustainable Energy, LLC. This work was supported by the U.S. Department of Energy under Contract No. DE-AC36-08-GO28308 with the National Renewable Energy Laboratory.

Materials

Wiley mill Thomas Scientific 3375E15 (Model 4), or 3383L20 (Mini-mill)
anti-static bags Minigrip* MGST4P02503 2.5×3", multiple suppliers available
tin-coated copper wire McMaster-Carr 8871K84 0.016" diameter, bend-and-stay wire
tea-bags Herbco press n' brew teabags 3.5×5 inches
gluco-amylase Novozymes Spirizyme Fuel 
alpha-amylase Novozymes Liquozyme SC DS
sodium acetate trihydrate
any chemical supplier reagent grade
acetic acid any chemical supplier reagent grade
190 proof (95%) ethanol any chemical supplier reagent grade
hoppers Freeslate
96-well C-276 Hastelloy plates Aspen Machining (Lafayette, Colorado) N/A (custom built)
1/8” soldering iron tip Sears
silicone-adhesive backed Teflon tape 3M 5180 3" wide (36-yard rolls)
enzyme solution Novozymes Cellic CTec2
citric acid monohydrate any chemical supplier
trisodium citrate dihydrate any chemical supplier
disposable, polystyrene 96-well plates Greiner Bio-One 655101 or equivalent; multiple suppliers available
glucose oxidase/peroxidase  Megazyme K-Gluc Megazyme D-glucose assay kit
xylose dehydrogenase Megazyme K-Xylose Megazyme D-xylose assay kit
glucose standard solution Megazyme K-Gluc Megazyme D-glucose assay kit
xylose standard solution Megazyme K-Xylose Megazyme D-xylose assay kit
stainless steel sample cups Frontier Laboratories PY1-EC80F
glass fiber sheets Pall 66227 8×10" sheets–circles punched with standard hole punch
Sugarcane Bagasse Whole Biomass Feedstock NIST 8491
Eastern Cottonwood (poplar) Whole Biomass Feedstock NIST 8492
Monterey Pine Whole Biomass Feedstock NIST 8493
Wheat Straw Whole Biomass Feedstock NIST 8494

References

  1. Perlack, R. D., Stokes, B. J. . U.S. Billion-Ton Update: Biomass Supply for a Bioenergy and Bioproducts Industry. , (2011).
  2. Henry, R. Ch. 5. Plant Resources for Food, Fuel and Conservation. , 53-80 (2009).
  3. Henry, R. J. Evaluation of plant biomass resources available for replacement of fossil oil. Plant Biotechnol. J. 8 (3), 288-293 (2010).
  4. Furtado, A., et al. Modifying plants for biofuel and biomaterial production. Plant Biotechnol. J. 12 (9), 1246-1258 (2014).
  5. Sluiter, J. B., Ruiz, R. O., Scarlata, C. J., Sluiter, A. D., Templeton, D. W. Compositional analysis of lignocellulosic feedstocks. 1. Review and description of methods. J. Agric. Food Chem. 58 (16), 9043-9053 (2010).
  6. Lupoi, J. S., Singh, S., Simmons, B. A., Henry, R. J. Assessment of Lignocellulosic Biomass Using Analytical Spectroscopy: an Evolution to High-Throughput Techniques. Bioenerg. Res. 7 (1), 1-23 (2014).
  7. Lapierre, C., Monties, B., Rolando, C. Thioacidolysis of lignin: comparison with acidolysis. J. Wood Chem. Technol. 5 (2), 277-292 (1985).
  8. DeMartini, J. D., Studer, M. H., Wyman, C. E. Small-scale and automatable high-throughput compositional analysis of biomass. Biotechnol. Bioeng. 108 (2), 306-312 (2010).
  9. Selig, M. J., et al. High throughput determination of glucan and xylan fractions in lignocelluloses. Biotechnol. Lett. 33 (5), 961-967 (2011).
  10. Selig, M. J., et al. Lignocellulose recalcitrance screening by integrated high-throughput hydrothermal pretreatment and enzymatic saccharification. Ind. Biotechnol. 6 (2), 104-111 (2010).
  11. Studer, M. H., De Martini, J. D., Brethauer, S., McKenzie, H. L., Wyman, C. E. Engineering of a high-throughput screening system to identify cellulosic biomass, pretreatments, and enzyme formulations that enhance sugar release. Biotechnol. Bioeng. 105 (2), 231-238 (2009).
  12. Gjersing, E., Happs, R. M., Sykes, R. W., Doeppke, C., Davis, M. F. Rapid determination of sugar content in biomass hydrolysates using nuclear magnetic resonance spectroscopy. Biotechnol. Bioeng. 110 (3), 721-728 (2013).
  13. Templeton, D. W., Sluiter, A. D., Hayward, T. K., Hames, B. R., Thomas, S. R. Assessing corn stover composition and sources of variability via NIRS. Cellulose (Dordrecht, Netherlands). 16 (4), 621-639 (2009).
  14. Tucker, M. P., et al. Fourier transform infrared quantification of sugars in pretreated biomass liquors. Appl. Biochem. Biotechnol. 84-86, 39-50 (2000).
  15. Wolfrum, E. J., Sluiter, A. D. Improved multivariate calibration models for corn stover feedstock and dilute-acid pretreated corn stover. Cellulose (Dordrecht, Netherlands). 16 (4), 567-576 (2009).
  16. Ona, T., et al. Non-destructive determination of wood constituents by Fourier-transform Raman spectroscopy. J. Wood Chem. Technol. 17 (4), 399-417 (1997).
  17. Ona, T., Sonoda, T., Ohshima, J., Yokota, S., Yoshizawa, N. A rapid quantitative method to assess eucalyptus wood properties for kraft pulp production by FT-Raman spectroscopy. J. Pulp Pap. Sci. 29 (1), 6-10 (2003).
  18. Hames, B. R., Thomas, S. R., Sluiter, A. D., Roth, C. J., Templeton, D. W. Rapid biomass analysis. New tools for compositional analysis of corn stover feedstocks and process intermediates from ethanol production. Appl. Biochem. Biotechnol. 105-108, 5-16 (2003).
  19. Studer, M. H., et al. Lignin content in natural Populus variants affects sugar release. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 108 (15), 6300-6305 (2011).
  20. Chen, M., Zhao, J., Xia, L. Comparison of four different chemical pretreatments of corn stover for enhancing enzymatic digestibility. Biomass Bioenergy. 33 (10), 1381-1385 (2009).
  21. Davison, B. H., Drescher, S. R., Tuskan, G. A., Davis, M. F., Nghiem, N. P. Variation of S/G ratio and lignin content in a Populus. family influences the release of xylose by dilute acid hydrolysis. Appl. Biochem. Biotechnol. 129-132, 427-435 (2006).
  22. Li, X., et al. Lignin monomer composition affects Arabidopsis cell-wall degradability after liquid hot water pretreatment. Biotechnol. Biofuels. 3, 27-33 (2010).
  23. Lupoi, J. S., et al. High-throughput prediction of eucalypt lignin syringyl/guaiacyl content using multivariate analysis: a comparison between mid-infrared, near-infrared, and Raman spectroscopies for model development. Biotechnol. Biofuels. 7, 93 (2014).
  24. Lupoi, J. S., Smith, E. A. Characterization of woody and herbaceous biomasses lignin composition with 1064 nm dispersive multichannel Raman spectroscopy. Appl. Spectro. 66 (8), 903-910 (2012).
  25. Sun, L., et al. Rapid determination of syringyl:guaiacyl ratios using FT-Raman spectroscopy. Biotechnol. Bioeng. 109 (3), 647-656 (2012).
  26. Lupoi, J. S., et al. High-throughput prediction of Acacia and eucalypt lignin syringyl/guaiacyl content using FT-Raman spectroscopy and partial least squares modeling. Bioenerg. Res. in press, (2015).
  27. Sykes, R., Kodrzycki, B., Tuskan, G., Foutz, K., Davis, M. Within tree variability of lignin composition in Populus. Wood Sci. Technol. 42 (8), 649-661 (2008).
  28. Sykes, R., Mielenz, J. R., et al. Ch. 12. High-Throughput Screening of Plant Cell-Wall Composition Using Pyrolysis Molecular Beam Mass Spectroscopy. Biofuels: Methods and Protocols. 581, 169-183 (2009).
  29. Decker, S., Himmel, M. E., et al. Ch. 17. Reducing the effect of variable starch levels in biomass recalcitrance screening). Biomass Conversion. 908, 181-195 (2012).
  30. Evans, R. J., Milne, T. A. Molecular characterization of the pyrolysis of biomass. Energy Fuels. 1 (2), 123-137 (1987).
check_url/kr/53163?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Decker, S. R., Sykes, R. W., Turner, G. B., Lupoi, J. S., Doepkke, C., Tucker, M. P., Schuster, L. A., Mazza, K., Himmel, M. E., Davis, M. F., Gjersing, E. High-throughput Screening of Recalcitrance Variations in Lignocellulosic Biomass: Total Lignin, Lignin Monomers, and Enzymatic Sugar Release. J. Vis. Exp. (103), e53163, doi:10.3791/53163 (2015).

View Video