Burcu AK, GÖKHAN TAMER KAYAALP, OYA IŞIK, Melis Çelik GÜNEY

Phaeodactylum Trıcornutum Kültürlerinde Biyomas Tahmini

Phaeodactylum tricornutum, yağ üreten bir mikroalg olarak bilinmektedir. Bu çalışmada, kültüre alınmış Phaeodactylum tricornutumun kuru madde miktarının, stres faktörü olarak azot eksikliği koşullarında, dışarı ortamda fotobiyoreaktörlerde çoklu regresyon analizi yöntemi kullanılarak tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada, diyatome olan Phaeodactylum tricornutum (Bohlin) türü, en uygun besi ortamında %20 aşılama oranı ile kontrol grubu olarak ve %50 oranında N'un eksiltildiği ortamında fotobiyoreaktörlerde kültüre alınmıştır. Işık şiddeti, sıcaklık, optik yoğunluk ve klorofil a günlük olarak ölçülmüştür. Kontrol grubu ve %50 oranında N'un eksiltildiği grupta optik yoğunluk, sıcaklık ve ışık şiddeti kullanılarak klorofil a'yı içeren ve klorofil a'yı içermeyen matematiksel model oluşturulmuştur. Kontrol grubunun regresyon denklemi tahmin edilmiştir. Kontrol grubunun R2 değeri %95,1 olup istatistiki olarak önemli bulunmuştur. Ardından Klorofil a olmadan kontrol grubu için regresyon denklemi tahmin edilmiştir. R2 değeri %94 olup istatistiki olarak önemli bulunmuştur. %50 azot eksikliği koşullarında regresyon denklemi tahmin edilmiştir. R2 değeri %92,4 olup istatistiki olarak önemli bulunmuştur. Son olarak %50 azot eksikliği koşullarında klorofil a olmadan regresyon denklemi tahmin edilmiştir. R2 değeri ise %91,7 olup istatistiki olarak önemli bulunmuştur.

The Estimation of Biomass in Phaeodactylum Tricornutum Cultures

Phaeodactylum tricornutum, yağ üreten bir mikroalg olarak bilinmektedir. Bu çalışmada, kültüre alınmış Phaeodactylum tricornutumun kuru madde miktarının, stres faktörü olarak azot eksikliği koşullarında, dışarı ortamda fotobiyoreaktörlerde çoklu regresyon analizi yöntemi kullanılarak tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada, diyatome olan Phaeodactylum tricornutum (Bohlin) türü, en uygun besi ortamında %20 aşılama oranı ile kontrol grubu olarak ve %50 oranında N’un eksiltildiği ortamında fotobiyoreaktörlerde kültüre alınmıştır. Işık şiddeti, sıcaklık, optik yoğunluk ve klorofil a günlük olarak ölçülmüştür. Kontrol grubu ve %50 oranında N’un eksiltildiği grupta optik yoğunluk, sıcaklık ve ışık şiddeti kullanılarak klorofil a'yı içeren ve klorofil a'yı içermeyen matematiksel model oluşturulmuştur. Kontrol grubunun regresyon denklemi tahmin edilmiştir. Kontrol grubunun R2 değeri %95,1 olup istatistiki olarak önemli bulunmuştur. Ardından Klorofil a olmadan kontrol grubu için regresyon denklemi tahmin edilmiştir. R2 değeri %94 olup istatistiki olarak önemli bulunmuştur. %50 azot eksikliği koşullarında regresyon denklemi tahmin edilmiştir. R2 değeri %92,4 olup istatistiki olarak önemli bulunmuştur. Son olarak %50 azot eksikliği koşullarında klorofil a olmadan regresyon denklemi tahmin edilmiştir. R2 değeri ise %91,7 olup istatistiki olarak önemli bulunmuştur.

PDF

___

Baskerville GL. 1972. Use of Logarithmic Regression in the Estimation of Plant Biomass. Canadian Journal of Forest Research., 2(1): 49-53.
Becker EW. 1994. Microalgae Biotechnology and Microbiology. Cambridge Univerity Press, Cambridge.
Çamdeviren H, Demir N, Kanık A, Keskin S. 2005. Use Of Principal Component Scores in Multiple Linear Regression Models for Prediction Of Chlorophyll-A in Reservoirs. Ecological Modelling., 181: 581–589.
Draper NR, Smith H. 1998. Applied Regression Analysis. John Wiley and Sons, 697 Pages
Montgomery DC, Peck EA, Vining GG. 2013. Introduction to Linear Regression Analysis, Fifth Edition.
Sukenik A. 1991. Ecophysiological Considerations in the Optimization of Eicosapentaenoic Acid Production by Nannochloropsis sp. (Eustigmatophyceae). Bioresource Technology., 35 (3): 263-269.
White PA, Kalff J, Rasmussen JB, Gasol JM. 1990. The Effect of Temperature and Algal Biomass on Bacterial Production and Specific Growth Rate in Freshwater and Marine Habitats. Microbial Ecology., 21: 99-118.
Yılmaz HK. 2006. Mikroalg Üretimi için Fotobiyoreaktör Tasarımları. E.Ü. Su Ürünleri Dergisi., 23 (1/2): 327-332.