JP2771755B2 - 発酵槽の自動制御方法 - Google Patents
発酵槽の自動制御方法Info
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- JP2771755B2 JP2771755B2 JP5083219A JP8321993A JP2771755B2 JP 2771755 B2 JP2771755 B2 JP 2771755B2 JP 5083219 A JP5083219 A JP 5083219A JP 8321993 A JP8321993 A JP 8321993A JP 2771755 B2 JP2771755 B2 JP 2771755B2
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- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
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- C12M41/00—Means for regulation, monitoring, measurement or control, e.g. flow regulation
- C12M41/48—Automatic or computerized control
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- Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
- Micro-Organisms Or Cultivation Processes Thereof (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、発酵槽のファジイ自動
制御方法に関する。
制御方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、例えば好気性菌の培養における培
養系の自動制御は、培養液のｐＨ、Ｄ．Ｏ．（溶存酸素
濃度）、培養温度等の各項目についての定値制御、ある
いは予めプログラムされた制御を実行するプログラム制
御により行われていた。
養系の自動制御は、培養液のｐＨ、Ｄ．Ｏ．（溶存酸素
濃度）、培養温度等の各項目についての定値制御、ある
いは予めプログラムされた制御を実行するプログラム制
御により行われていた。
【０００３】例えば、温度感受性プロモーターを利用す
る物質生産において、培養温度の最適制御は効果的な誘
導発現を行う点からはもちろんのこと、目的生産物の分
解を防ぐという観点からも重要である。すなわち、目的
生産物の生産性は、温度シフトによって発現誘導をかけ
る時期、その際の温度条件、発現誘導時の培地のｐＨな
どに大きく左右される。一方、発現誘導後、特に培養後
期の高温度条件下において目的生産物は菌体の有するプ
ロテアーゼによると見られる分解を強く受けるため、こ
のような分解が開始される直前あるいは開始時直ちに培
養温度を低下させ、菌体や目的生産物の回収を行う必要
があった。このような培養系のオンライン制御を行い、
高い生産性を実現するためには、発現誘導時期及び生産
物の分解開始時期を適切に推定し、その培養状態に対応
した適切な制御を可能とする自動制御システムの確立が
必要となる。
る物質生産において、培養温度の最適制御は効果的な誘
導発現を行う点からはもちろんのこと、目的生産物の分
解を防ぐという観点からも重要である。すなわち、目的
生産物の生産性は、温度シフトによって発現誘導をかけ
る時期、その際の温度条件、発現誘導時の培地のｐＨな
どに大きく左右される。一方、発現誘導後、特に培養後
期の高温度条件下において目的生産物は菌体の有するプ
ロテアーゼによると見られる分解を強く受けるため、こ
のような分解が開始される直前あるいは開始時直ちに培
養温度を低下させ、菌体や目的生産物の回収を行う必要
があった。このような培養系のオンライン制御を行い、
高い生産性を実現するためには、発現誘導時期及び生産
物の分解開始時期を適切に推定し、その培養状態に対応
した適切な制御を可能とする自動制御システムの確立が
必要となる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところが、従来発酵槽
の制御において行われていた定値制御やプログラム制御
のみで運転することは、培養状態の変化に追随した適切
な判断、及びその判断に基づく培養方策の制御システム
による自動的な追加を行うことができず、常に運転員の
経験に基づく培養条件の補正を適時行う必要があった。
また、運転員によるそのような制御方法の決定は運転員
の経験または実績に基づいておこなわれており、自動制
御系にそれらを反映することは非常に困難であった。更
に、一般に発酵槽において、先ず計測データ、経過時
間、外観等から培養状態が異常か正常かの判断に基づき
制御方法を決定していた。しかしながら、人間の判断に
基ずく発現誘導時期、対数増殖期等の決定などのように
人間の思考方法に沿った情報は従来制御系に取り込むこ
とが難しく、自動制御系では多くは無視せざるを得なか
ったため、より効果的な発酵槽の自動制御系を提供する
には限界があった。
の制御において行われていた定値制御やプログラム制御
のみで運転することは、培養状態の変化に追随した適切
な判断、及びその判断に基づく培養方策の制御システム
による自動的な追加を行うことができず、常に運転員の
経験に基づく培養条件の補正を適時行う必要があった。
また、運転員によるそのような制御方法の決定は運転員
の経験または実績に基づいておこなわれており、自動制
御系にそれらを反映することは非常に困難であった。更
に、一般に発酵槽において、先ず計測データ、経過時
間、外観等から培養状態が異常か正常かの判断に基づき
制御方法を決定していた。しかしながら、人間の判断に
基ずく発現誘導時期、対数増殖期等の決定などのように
人間の思考方法に沿った情報は従来制御系に取り込むこ
とが難しく、自動制御系では多くは無視せざるを得なか
ったため、より効果的な発酵槽の自動制御系を提供する
には限界があった。
【０００５】本発明の目的は、培養状態の同定とその同
定された培養状態に応じた制御を、自動化することによ
り、培養ごとに異なる培養系の変化に十分対応でき、効
果的な制御を自動的に行える方法を提供することにあ
る。
定された培養状態に応じた制御を、自動化することによ
り、培養ごとに異なる培養系の変化に十分対応でき、効
果的な制御を自動的に行える方法を提供することにあ
る。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するこ
とのできる本発明の発酵槽の自動制御方法は、温度感受
性プロモーターに目的生産物をコードする遺伝子を連結
した構成を有するプラスミドで形質転換した組換え菌を
培養し、目的生産物を生産させる方法において、前記菌
が好気性菌であり、該菌を培養する発酵槽の培養経過を
予め複数のフェーズに分割するとともに、分割した各フ
ェーズに対応する制御方法を予め定めておき、培養時に
得られる発酵槽の状態を示すデータをファジイ変数で表
された状態変化のルールにおける適合度に変換して表
し、得られた適合度の変化からフェーズの移行時期を同
定するとともに、該フェーズに対応する予め定めた制御
方法を実行するとを特徴とする。
とのできる本発明の発酵槽の自動制御方法は、温度感受
性プロモーターに目的生産物をコードする遺伝子を連結
した構成を有するプラスミドで形質転換した組換え菌を
培養し、目的生産物を生産させる方法において、前記菌
が好気性菌であり、該菌を培養する発酵槽の培養経過を
予め複数のフェーズに分割するとともに、分割した各フ
ェーズに対応する制御方法を予め定めておき、培養時に
得られる発酵槽の状態を示すデータをファジイ変数で表
された状態変化のルールにおける適合度に変換して表
し、得られた適合度の変化からフェーズの移行時期を同
定するとともに、該フェーズに対応する予め定めた制御
方法を実行するとを特徴とする。
【０００７】一般に、発酵槽内の培養状態の経緯は増殖
期間、生産期間、生産物等の分解期間とそのフェーズが
変化していく。例えば、温度感受性プロモーターに目的
生産物をコードする遺伝子を連結した構成を有するプラ
スミドで形質転換した組換え大腸菌等の培養の場合は、
菌体の増殖期間と目的生産物の生産期間の間に目的生産
物の誘導発現を行う誘導発現時期がある。従って、現在
の培養状態を正確に同定し、誘導発現時期の決定および
それぞれのフェーズの変り目を正確に決定して、それぞ
れのフェーズに最も適した培養条件を適用することは、
目的生産物を効率良く得る上で重要である。
期間、生産期間、生産物等の分解期間とそのフェーズが
変化していく。例えば、温度感受性プロモーターに目的
生産物をコードする遺伝子を連結した構成を有するプラ
スミドで形質転換した組換え大腸菌等の培養の場合は、
菌体の増殖期間と目的生産物の生産期間の間に目的生産
物の誘導発現を行う誘導発現時期がある。従って、現在
の培養状態を正確に同定し、誘導発現時期の決定および
それぞれのフェーズの変り目を正確に決定して、それぞ
れのフェーズに最も適した培養条件を適用することは、
目的生産物を効率良く得る上で重要である。
【０００８】本発明の方法の自動制御の基本的概念図を
図１に示す。図１に示すように、個々の培養状態に対応
する制御方策を実験的・経験的に設定する。一方、その
個々の培養状態を同定するためのルールをファジイ変数
を用いて作成する。そして実際の培養におけるオンライ
ンデータのそれらに対する適合度を計算し、その変化を
追跡することにより、どの培養状態にあるかの同定を行
い、前述の同定された培養状態における予め設定された
制御方策を実施する。
図１に示す。図１に示すように、個々の培養状態に対応
する制御方策を実験的・経験的に設定する。一方、その
個々の培養状態を同定するためのルールをファジイ変数
を用いて作成する。そして実際の培養におけるオンライ
ンデータのそれらに対する適合度を計算し、その変化を
追跡することにより、どの培養状態にあるかの同定を行
い、前述の同定された培養状態における予め設定された
制御方策を実施する。
【０００９】以下、温度感受性プロモーターを用いて目
的生産物の温度誘導発現による生産のフェーズの移行時
期の自動同定及び培養条件の自動制御を行う場合を一例
として本発明を説明する。
的生産物の温度誘導発現による生産のフェーズの移行時
期の自動同定及び培養条件の自動制御を行う場合を一例
として本発明を説明する。
【００１０】温度誘導発現を行う場合の培養経過は、
増殖期間、発現誘導及び生産期間、分解期間の３つ
のフェーズに分割できる。そこで、先ず、これらのフェ
ーズに最適な培養条件を予め設定しておく。
増殖期間、発現誘導及び生産期間、分解期間の３つ
のフェーズに分割できる。そこで、先ず、これらのフェ
ーズに最適な培養条件を予め設定しておく。
【００１１】次に、オンライン測定可能なパラメーター
を選択し、予備実験やそれまでに蓄積されたデータ、あ
るいは経験における選択されたパラメーターの培養経過
にともなう変化に基づいて、ファジイ変数で表わされた
状態変化のルールを設定する。オンライン測定可能なパ
ラメーターは、培養系の構成に応じて選択すれば良い
が、例えば、好気性菌の培養においては、培養経過時
間、培地のｐＨ、培養系の溶存酸素濃度（量）、培地温
度、ＣＯ2 発生速度、ＣＯ2 発生量及び菌体濃度などを
挙げることができ、これらの事項の１以上を利用するこ
とができる。なお、複数の事項を選択するのが、より正
確な培養状態の同定を行う上で好ましい。
を選択し、予備実験やそれまでに蓄積されたデータ、あ
るいは経験における選択されたパラメーターの培養経過
にともなう変化に基づいて、ファジイ変数で表わされた
状態変化のルールを設定する。オンライン測定可能なパ
ラメーターは、培養系の構成に応じて選択すれば良い
が、例えば、好気性菌の培養においては、培養経過時
間、培地のｐＨ、培養系の溶存酸素濃度（量）、培地温
度、ＣＯ2 発生速度、ＣＯ2 発生量及び菌体濃度などを
挙げることができ、これらの事項の１以上を利用するこ
とができる。なお、複数の事項を選択するのが、より正
確な培養状態の同定を行う上で好ましい。
【００１２】このファジイ変数を用いたルールの一例を
図に示す。図２において、横軸はオンライン測定で得ら
れた実測値を、縦軸はこれら実測値の該ルールへの適合
度を、図形はファジイ変数を表わす。
図に示す。図２において、横軸はオンライン測定で得ら
れた実測値を、縦軸はこれら実測値の該ルールへの適合
度を、図形はファジイ変数を表わす。
【００１３】ファジイ変数の設定は、次のようにして行
うことができる。例えば、ＣＯ2 発生速度について言え
ば、まず、予備実験やそれまでに蓄積されたデータ、あ
るいは経験から、フェーズ移行時期のＣＯ2 発生速度の
変化のパターンを決め、ＣＯ 2 発生速度がどの程度とな
った場合にフェーズ移行時期にある可能性が高いかを決
定する。例えば図８に示すように、ＣＯ2 発生速度がｘ
2 〜ｘ3 の範囲のときにフェーズ移行時期にある可能性
が最も高く、ｘ1 及びｘ4 において可能性がなくなるこ
とをファジイ変数（斜線部外郭）で表わし、ｘ2 〜ｘ3
の範囲のときのファジイ変数を介して得られる適合度ｙ
1 とする。この図８のファジイ変数の設定においては、
実際の培養におけるデータのバラツキも考慮しておけ
ば、データのバラツキが発生してもそれを同定用の変数
に利用でき、自動制御が容易となる。また、このｙ1 の
値は、この適合度が高ければ高く設定し、最高１．０と
する。その他のパラメーターについても個々に同様のフ
ァジイ変数を利用したルールを設定する。
うことができる。例えば、ＣＯ2 発生速度について言え
ば、まず、予備実験やそれまでに蓄積されたデータ、あ
るいは経験から、フェーズ移行時期のＣＯ2 発生速度の
変化のパターンを決め、ＣＯ 2 発生速度がどの程度とな
った場合にフェーズ移行時期にある可能性が高いかを決
定する。例えば図８に示すように、ＣＯ2 発生速度がｘ
2 〜ｘ3 の範囲のときにフェーズ移行時期にある可能性
が最も高く、ｘ1 及びｘ4 において可能性がなくなるこ
とをファジイ変数（斜線部外郭）で表わし、ｘ2 〜ｘ3
の範囲のときのファジイ変数を介して得られる適合度ｙ
1 とする。この図８のファジイ変数の設定においては、
実際の培養におけるデータのバラツキも考慮しておけ
ば、データのバラツキが発生してもそれを同定用の変数
に利用でき、自動制御が容易となる。また、このｙ1 の
値は、この適合度が高ければ高く設定し、最高１．０と
する。その他のパラメーターについても個々に同様のフ
ァジイ変数を利用したルールを設定する。
【００１４】このようにして設定されルールを用いて、
実際の培養時におけるフェーズ移行時期の同定と、培養
条件の制御を行うことができる。具体的には、まず、目
的生産物の温度シフトによる発現の誘導を行う構成を有
する組換え大腸菌を増殖に必要な条件で培養を開始し、
各パラメーターについてのオンラインデータから逐次図
２のルールに従ってファジイ変数を介した適合度を求
め、更にその平均を求める。この変換は、例えば、ある
時点で図２の各縦点線と横軸との交点の値のオンライン
データが得られたとすると、各縦点線とファジイ変数
（図形斜線部外郭）との交点の適合度を求めることによ
り行うことができる。図８で説明すると、実際のオンラ
インデータａ1 に対する適合度はｆ（ａ1 ）となり、オ
ンラインデータａ2 に対する適合度はｆ（ａ2 ）＝ｙ1
となり、またオンラインデータａ3 に対する適合度はｆ
（ａ3 ）＝０．０となる。
実際の培養時におけるフェーズ移行時期の同定と、培養
条件の制御を行うことができる。具体的には、まず、目
的生産物の温度シフトによる発現の誘導を行う構成を有
する組換え大腸菌を増殖に必要な条件で培養を開始し、
各パラメーターについてのオンラインデータから逐次図
２のルールに従ってファジイ変数を介した適合度を求
め、更にその平均を求める。この変換は、例えば、ある
時点で図２の各縦点線と横軸との交点の値のオンライン
データが得られたとすると、各縦点線とファジイ変数
（図形斜線部外郭）との交点の適合度を求めることによ
り行うことができる。図８で説明すると、実際のオンラ
インデータａ1 に対する適合度はｆ（ａ1 ）となり、オ
ンラインデータａ2 に対する適合度はｆ（ａ2 ）＝ｙ1
となり、またオンラインデータａ3 に対する適合度はｆ
（ａ3 ）＝０．０となる。
【００１５】こうして求められた平均適合度の経時的変
化を求め、そのピークが表われた時点をフェーズ移行時
期と同定する。その一例を図３に示す。図３では、フェ
ーズ移行時期に平均適合度のピークが表われている。フ
ェーズ移行時期と同定された場合には、予め設定してお
いた新しいフェーズ、例えば温度誘導発現及び生産期間
に最適な培養条件の制御を行う。
化を求め、そのピークが表われた時点をフェーズ移行時
期と同定する。その一例を図３に示す。図３では、フェ
ーズ移行時期に平均適合度のピークが表われている。フ
ェーズ移行時期と同定された場合には、予め設定してお
いた新しいフェーズ、例えば温度誘導発現及び生産期間
に最適な培養条件の制御を行う。
【００１６】以上、温度誘導発現を行う場合で、培養状
態の同定対象がフェーズ移行時期である場合について説
明したが、本発明の方法はこれらに限定されず、細胞培
養、酵母生産や、枯草菌、放線菌等の培養など種々の培
養系に適用可能である。すなわち、本発明の方法は、経
時的あるいは反応状態に対応して異なる運転操作が必要
とされるバイオプロセスの自動化に一般的に適用できる
ものである。
態の同定対象がフェーズ移行時期である場合について説
明したが、本発明の方法はこれらに限定されず、細胞培
養、酵母生産や、枯草菌、放線菌等の培養など種々の培
養系に適用可能である。すなわち、本発明の方法は、経
時的あるいは反応状態に対応して異なる運転操作が必要
とされるバイオプロセスの自動化に一般的に適用できる
ものである。
【００１７】
参考例１ ベクタープラスミドｐＰＬＺ１の構築は、マーカーとし
てアンピシリン耐性遺伝子を有するプラスミドｐＰＬ−
ｌａｍｄａ（ファルマシア製）のＰＬプロモーターから
３２１塩基下流にあるＨＰａＩ部位に、プラスミドｐＭ
Ｃ１８７１（ファルマシア製）から得たβ−ガラクトシ
ダーゼ遺伝子を含む３．１ｋｂの断片（ＢａｍＨＩで切
り出し、末端を平滑化処理したもの）を挿入することで
行った。なお、具体的な操作は常法に従った。このクロ
ーニング部位（ＨＰａＩ部位）には、λファージＮ遺伝
子中に存在するため、この組換えプラスミドを用いて生
産されるβ−ガラクトシダーゼは、そのＮ末端にλ−フ
ァージＮ遺伝子由来の約３０個のアミノ酸残基が付加し
た融合タンパク質として得られる。この組換えプラスミ
ドｐＰＬＺ１を、その染色体に１コピーの温度感受性リ
プレッサーＣＩ８５７遺伝子を持つ大腸菌Ｎ４８３０−
１（ファルマシア製）に常法により導入して、アンピシ
リン耐性をマーカーとして形質転換体を選択して得た。
図７にベクタープラスミドｐＰＬＺ１の構築過程のフロ
ーを示す。
てアンピシリン耐性遺伝子を有するプラスミドｐＰＬ−
ｌａｍｄａ（ファルマシア製）のＰＬプロモーターから
３２１塩基下流にあるＨＰａＩ部位に、プラスミドｐＭ
Ｃ１８７１（ファルマシア製）から得たβ−ガラクトシ
ダーゼ遺伝子を含む３．１ｋｂの断片（ＢａｍＨＩで切
り出し、末端を平滑化処理したもの）を挿入することで
行った。なお、具体的な操作は常法に従った。このクロ
ーニング部位（ＨＰａＩ部位）には、λファージＮ遺伝
子中に存在するため、この組換えプラスミドを用いて生
産されるβ−ガラクトシダーゼは、そのＮ末端にλ−フ
ァージＮ遺伝子由来の約３０個のアミノ酸残基が付加し
た融合タンパク質として得られる。この組換えプラスミ
ドｐＰＬＺ１を、その染色体に１コピーの温度感受性リ
プレッサーＣＩ８５７遺伝子を持つ大腸菌Ｎ４８３０−
１（ファルマシア製）に常法により導入して、アンピシ
リン耐性をマーカーとして形質転換体を選択して得た。
図７にベクタープラスミドｐＰＬＺ１の構築過程のフロ
ーを示す。
【００１８】この形質転換体の培養では、培養温度を適
宜選択（シフト）することによりβ−ガラクトシダーゼ
の発現を誘導させることができ、その生産量は誘導をか
ける時期（培養温度をシフトする時期）の選定と誘導発
現及び生産期間における培地のｐＨ、更には分解期間の
培養温度及び培地ｐＨに大きく依存するものである。
宜選択（シフト）することによりβ−ガラクトシダーゼ
の発現を誘導させることができ、その生産量は誘導をか
ける時期（培養温度をシフトする時期）の選定と誘導発
現及び生産期間における培地のｐＨ、更には分解期間の
培養温度及び培地ｐＨに大きく依存するものである。
【００１９】実施例１ 先ず、参考例１で得た大腸菌形質転換体の培養経過を、
図５に示すように３つのフェーズに分割し、各フェーズ
に最適な培養条件（制御方策）として培養温度及び培地
ｐＨを設定した。この制御方策は、培養温度及びｐＨの
調整とし、増殖期間においては菌体増殖を、生産期間に
おいては誘導条件を、分解期間においては生産物の分解
の制御を各々最適化するするよう制御方策を作成し、各
フェーズに割り当てたものである。また、この大腸菌形
質転換体の培養予備試験のデータをもとに、フェーズ移
行時期同定用、すなわちフェーズ移行時期に平均適合度
がピークを示すようにしたファジイ変数を用いた図４に
示すルールを作成した。
図５に示すように３つのフェーズに分割し、各フェーズ
に最適な培養条件（制御方策）として培養温度及び培地
ｐＨを設定した。この制御方策は、培養温度及びｐＨの
調整とし、増殖期間においては菌体増殖を、生産期間に
おいては誘導条件を、分解期間においては生産物の分解
の制御を各々最適化するするよう制御方策を作成し、各
フェーズに割り当てたものである。また、この大腸菌形
質転換体の培養予備試験のデータをもとに、フェーズ移
行時期同定用、すなわちフェーズ移行時期に平均適合度
がピークを示すようにしたファジイ変数を用いた図４に
示すルールを作成した。
【００２０】次に、培地として２倍濃度のＹＭ培地（５
リットル）を入れたジャーファーメンター、培養温度制
御装置、培地ｐＨ制御装置、各パラメータの検出装置等
を構成要素として含む培養系に、ファジイ制御用のパー
ソナルコンピューターを接続し、先の大腸菌形質転換体
を適量接種して培養を３２．０℃で開始した。なお、フ
ァーメンターや培地等は常法により滅菌あるいは無菌処
理しておいた。培養開始後、培養系からの各オンライン
データをコンピューターに図４のルールに従って解析さ
せ、得られた平均適合度の経時変化これをに置き換え、
図６に示された平均適合度のピークが表われた時点をフ
ェーズの移行時期と同定させ、それぞれのフェーズに最
適な図５、６に示す培養温度および培地ｐＨの自動制御
を行った。
リットル）を入れたジャーファーメンター、培養温度制
御装置、培地ｐＨ制御装置、各パラメータの検出装置等
を構成要素として含む培養系に、ファジイ制御用のパー
ソナルコンピューターを接続し、先の大腸菌形質転換体
を適量接種して培養を３２．０℃で開始した。なお、フ
ァーメンターや培地等は常法により滅菌あるいは無菌処
理しておいた。培養開始後、培養系からの各オンライン
データをコンピューターに図４のルールに従って解析さ
せ、得られた平均適合度の経時変化これをに置き換え、
図６に示された平均適合度のピークが表われた時点をフ
ェーズの移行時期と同定させ、それぞれのフェーズに最
適な図５、６に示す培養温度および培地ｐＨの自動制御
を行った。
【００２１】このように、本発明の制御方法を適用する
ことで、生産期間（発現誘導時期）および分解期間の開
始時期の推定を適切に行うことができ、各フェーズに対
応した制御方策を適切に実行可能となり、しかもこれら
の自動制御が可能となった。その結果、効率良い誘導発
現と、分解期間におけるβ−ガラクトシダーゼの分解を
効果的に抑制することができ、図６に示すように５００
０（ユニット／ｍｌ）のβ−ガラクトシダーゼ活性を得
ることができた。なお、β−ガラクトシダーゼ活性はＯ
ＮＰＧを用いた常法により測定した。
ことで、生産期間（発現誘導時期）および分解期間の開
始時期の推定を適切に行うことができ、各フェーズに対
応した制御方策を適切に実行可能となり、しかもこれら
の自動制御が可能となった。その結果、効率良い誘導発
現と、分解期間におけるβ−ガラクトシダーゼの分解を
効果的に抑制することができ、図６に示すように５００
０（ユニット／ｍｌ）のβ−ガラクトシダーゼ活性を得
ることができた。なお、β−ガラクトシダーゼ活性はＯ
ＮＰＧを用いた常法により測定した。
【００２２】
【発明の効果】本発明は、培養状態の同定をファジイ変
数に基づくルールの適合度によって行い、同定された培
養状態に応じた制御を自動的に実施するため、経験の少
ない運転者によっても確実性の高い制御が可能となる。
数に基づくルールの適合度によって行い、同定された培
養状態に応じた制御を自動的に実施するため、経験の少
ない運転者によっても確実性の高い制御が可能となる。
【図１】本発明の自動制御方法の基本的概念を示す図で
ある。
ある。
【図２】本発明の方法で用いるファジイ変数を用いたル
ールの一例を示す図であり、横軸はオンラインデータ、
縦軸は適合度、図形（斜線部外郭）はファジイ変数を表
わす。
ールの一例を示す図であり、横軸はオンラインデータ、
縦軸は適合度、図形（斜線部外郭）はファジイ変数を表
わす。
【図３】ファジイ変数を用いたルールに対する適合度の
経時変化の一例を示す図である。
経時変化の一例を示す図である。
【図４】実施例１で設定されたファジイ変数を用いたル
ールを示す図であり、横軸はオンラインデータ、縦軸は
適合度、図形（斜線部外郭）はファジイ変数を表わす。
ールを示す図であり、横軸はオンラインデータ、縦軸は
適合度、図形（斜線部外郭）はファジイ変数を表わす。
【図５】実施例１において予め設定した制御方策を示す
図である。
図である。
【図６】実施例１における培養結果を示す図であり、○
−○は菌体濃度の、●−●はβ−ガラクトシダーゼ活性
の、△−△は培地中のグルコース濃度の経時変化をそれ
ぞれ表わす。
−○は菌体濃度の、●−●はβ−ガラクトシダーゼ活性
の、△−△は培地中のグルコース濃度の経時変化をそれ
ぞれ表わす。
【図７】ベクタープラスミドｐＰＬＺ１の構築過程のフ
ローを示す図である。
ローを示す図である。
【図８】ＣＯ2 発生速度について設定したファジイ変数
の一例を示す図である。
の一例を示す図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) C12N 1/00 - 1/38 C12M 1/00 - 1/42 G05B 13/02
Claims (2)
- 【請求項１】 温度感受性プロモーターに目的生産物を
コードする遺伝子を連結した構成を有するプラスミドで
形質転換した組換え菌を培養し、目的生産物を生産させ
る方法において、前記菌が好気性菌であり、該菌を培養
する発酵槽の培養経過を予め複数のフェーズに分割する
とともに、分割した各フェーズに対応する制御方法を予
め定めておき、培養時に得られる発酵槽の状態を示すデ
ータをファジイ変数で表された状態変化のルールにおけ
る適合度に変換して表わし、得られた適合度の変化から
フェーズの移行時期を同定するとともに、該フェーズに
対応する予め定めた制御方法を実行することを特徴とす
る発酵槽の制御方法。 - 【請求項２】 発酵槽の状態を 示すデータが、培養経過
時間、培地のｐＨ、培養液の溶存酸素量、培養温度、Ｃ
Ｏ2発生速度、ＣＯ2発生量及び菌体濃度の２以上であ
り、その平均適合度からフェーズの移行時期を同定する
請求項１に記載の方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5083219A JP2771755B2 (ja) | 1993-04-09 | 1993-04-09 | 発酵槽の自動制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5083219A JP2771755B2 (ja) | 1993-04-09 | 1993-04-09 | 発酵槽の自動制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06292560A JPH06292560A (ja) | 1994-10-21 |
| JP2771755B2 true JP2771755B2 (ja) | 1998-07-02 |
Family
ID=13796211
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5083219A Expired - Fee Related JP2771755B2 (ja) | 1993-04-09 | 1993-04-09 | 発酵槽の自動制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2771755B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| LT2766489T (lt) * | 2011-10-13 | 2024-04-25 | Tenfold Technologies, LLC | Mikrobų produkcijos gavimo būdas |
| JP2014126383A (ja) * | 2012-12-25 | 2014-07-07 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 有機物製造方法、有機物製造プロセスモニタ方法、及び有機物製造プロセスモニタ装置 |
| JP2024081079A (ja) * | 2022-12-05 | 2024-06-17 | 横河電機株式会社 | 細胞培養制御システム、細胞培養制御方法及び細胞培養制御プログラム |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2622024B2 (ja) * | 1990-10-09 | 1997-06-18 | 東洋エンジニアリング株式会社 | 発酵槽の制御方法 |
-
1993
- 1993-04-09 JP JP5083219A patent/JP2771755B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06292560A (ja) | 1994-10-21 |
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