Kursuse eesmärgid on i) anda ülevaade bioprotsesside tootlikkuse põhiparameetritest (saagis, kiirus ja tiiter), mikroorganismide kasvuruumist ja rakkude ab initio disainist, ii) õpetama arvutama, millised rakulised, biokeemilised ja keskkonnaparameetrid mõjutavad rakkude kasvu ja biotehnoloogiliste protsesside tootlikkusi, iii) õpetada tudengid kasutama kaasaegseid kultiveerimsitehnoloogiaid rakkude ainevahetuse uurimiseks ja biotehnoloogiliste protsesside optimeerimiseks.

Aims of the course are to provide i) the knowledge about the main parameters that determine productivity of bioprocesses (yield, rate and titer), growth space of cells and ab initio cell design, ii) practice of modelling of cell growth and metabolism, iii) practice of cultivation using advanced continuous culture methods.

Üliõpilane
1) tunneb bioprotsesside arvutamise ja kasvuruumi põhialuseid ja nende analüüsimeetodeid,
2) oskab rakendada kultiveerimis- ja mudeldamismeetodeid mikrobioloogiliste protsesside uurimisel ja optimeerimisel,
3) tunneb rakumudelite põhialuseid,
4) tunneb kaasaegsete muutusstaatsete kultiveerimismeetodite põhialuseid,
5) oskab kasutada spetsiifilisi rakumudeleid ja kultiveerimistehnikaid

Student knows:
1) calculation principles of bioprocess productivities
2) metabolic flux models, whole cell models and single cell modes for bioprocess analyses
3) advanced cultivation technologies

Kasvuruum on n-mõõtmeline ruum rakkude kasvu mõjutavatest parameetritest, mis määravad ära rakkude omadused ja kasvupiirid ning kui suured on protsesside saagised ja tootlikkused. Teoreetilised meetodid – rakumudelid on vajalikud, et mõista rakkude isepaljunemise mehhanisme, seda, mis määrab ära rakkude mõõtmed ja geomeetria ning rakkude võimete piirid. Eksperimentaalsed meetodid – kaasaegsed kultiveerimismeetodid võimaldavad rakkude ainevahetust uurida efektiivselt steady state e. tasakaalu tingimustes ja nende täiendamine kõrge läbilaskevõimega oomikameetoditega saab optimeerida biotehnoloogilisi protsesse ning suurendada laborikatsete juurutamist tööstusprotsessideks.
1) Kultiveerimise harjutustunnid hõlmavad teemasid:
a. Protsessi tootlikkuse arvutamine erinevates kultiveerimisprotsessides: perioodiline, poolperioodiline, pidevkultiveerimine, muutusstaatsed tehnikad (A-staat, De-staat, D-staat, auksoaktselerostaadid), paralleelülekandesüsteemid steady state kultuuride ’kloneerimiseks’ (nn. MD süsteemid). Millised parameetrid mõjutavad rakkude kasvuruumi (keskkonnaparameetrid: pH, T, aw jm., rakuparameetrid: rakukomponentide molekulaarsed omadused).
b. Andmebaasid kasvuruumiparameetrite kohta (Combase jt.).
c. Massiülekande arvutused. Fermenterite ehitusest (reaktorid, pumbad, sensorid jne ning nende tööpõhimõtted).
d. Kultiveerimistarkvarad ja kontrollalgoritmid (AD/DA, PID, OPC).
2) Rakumudelite koostamine harjutustunnis käsitleb teemasid:
a. Ab initio rakkude konstrueerimise alused.
b. Ensüümikineetika ja rakuenergeetika põhialused (reaktsioonisuunad ja termodünaamika).
c. Genoomide andmebaasid ja nendest andmekaeve.
d. Metabolismi võrgustike koostamine.
e. Metabolismi võrgustiku lahendamine ja voogude mustri leidmine stationaarse seisundi korral. Lineaaralgebra bioloogiliste süsteemide kirjeldamisel
f. Mittelineaarsed süsteemid (kogurakumudelid, üherakumudelid). Üherakumudelite koostamise alused.

Growth space of cells is the fundamental basis for optimization of biotechnological processes. Growth space is determined by the set of environmental and cellular parameters, which can be analysed by models and studied by specific cultivation methods. Ab initio cell models enables to calculate the limits and optima of productivities of cellular or extracellular components while advanced continuous cultivation methods enable to scan growth space in steady state and validate the model calculations using different omics methods for quantification of cellular processes.
The course is divided into three parts:
1) Cultivation theory:
a. Calculation of productivities for different cultivation processes: batch, fed-batch, continuous culture, advanced cultivation approaches.
b. Databases about growth data of microorganisms (Combase).
c. Calculation of mass transfer rates. Bioreactor components (sensors, pumps etc.)
d. Cultivation software and control algorithms.
2) Cell model theory:
a. Principles of ab initio cell design.
b. Enzyme kinetics and thermodynamics.
c. Genome databases and data mining.
d. Construction of metabolic networks.
e. Calculation of metabolic fluxes.
f. Single cell models, non-linerar systems.
g. Applications for cell models.
3) Practical work about:
a. Model construction and calculations (eg. In silico generation of mutants for production of low molecular compound).
b. Participation in science project or in factory related to cultivation or modelling of microbes.
c. Preparation of report and oral presentation.

-

-

-

-

Bioreaction engineering principles, ed. J. Nielsen, J. Villadsen, G. Liden. Kluwer Academic/Plenum Publishers.
Erm, Sten; Abner, Kristo; Seiman, Andres; Adamberg, Kaarel; Vilu, Raivo. Study of cells in the steady state growth space. Subramanian: Continuous Bio-manufacturing, Wiley 2017.
Adamberg, K., Valgepea, K., Vilu, R., 2015. Advanced continuous cultivation methods for systems microbiology. Microbiol. (United Kingdom) 161, 1707–1719. doi:10.1099/mic.0.000146

-