Article

 

Analysis and Simulation of Batch Affínity Processes Applied to Separation of Biomolecules

 

Patricia Guerrero-Germán,¹ Armando Lucero-Acuña,² Rosa Ma. Montesinos,³ Armando Tejeda-Mansir^4*

 

¹ Instituto de Ingeniería. Universidad Autónoma de Baja California. Blvd. Benito Juárez y Calle Normal. Col. Insurgentes Este. Mexicali, Baja California. CP 21280. Tel. y Fax. 686 566 41 50.

² Departamento de Ingeniería Química y Metalurgia. Universidad de Sonora. Hermosillo, Sonora. México. 83000. Tel.: +52 (662) 259 21 06. Fax: +52 (662) 259 21 05.

³ Departamento de Matemáticas. Universidad de Sonora. Hermosillo, Sonora. México. 83000. Tel. +52 (662) 259 21 55. Fax. +52 (662) 259 22 19.

⁴ Departamento de Investigaciones Científicas y Tecnológicas. Universidad de Sonora. Apartado Postal 593. Hermosillo, Sonora. México. 83000. Tel.: + 52 (662) 212 19 95. Fax: +52 (662) 2 12 32 71. atejeda@guayacan.uson.mx

 

Recibido el 30 de octubre de 2006
Aceptado el 16 de enero de 2007

 

Abstract

The scale-up and optimization of large-scale affinity chromatographic operations is of major industrial importance. In this work, a transport model which includes pore diffusion, external film resistance, and finite kinetic rate, was used to mathematically describe the performance of a batch affinity adsorption system. Experimental data from literature describing the adsorption of β-galactosidase onto anti-β-galactosidase immobilized on porous silica was used as a model system. The mathematical model was solved using the numerical method of lines (MOL) in a MATLAB platform. The use of the transport model is a unique way to predict batch affinity performance as well as to obtain a better understanding of the fundamental mechanisms involved in the bioseparations.

Keywords: Mathematical modeling; batch affinity chromatography; biomolecules.

 

Resumen

El escalamiento y optimización de las operaciones cromatográficas de afinidad presentan un gran interés industrial. En este trabajo se utilizó un modelo de transporte que incluye la difusión en el poro, la resistencia en la película y una cinética de adsorción finita, para describir matemáticamente el comportamiento de un sistema de adsorción por afinidad en un tanque perfectamente agitado. Como sistema modelo se utilizaron datos experimentales de la literatura que describen la adsorción por afinidad de β-galactosidasa en anti-β-galactosidasa inmovilizada en partículas de sílice porosa. El modelo matemático fue resuelto utilizando el método numérico de líneas (MOL) utilizando una plataforma MATLAB. El uso del modelo de transporte es una forma única para predecir el comportamiento de la adsorción por afinidad, así como para lograr un mejor entendimiento de los mecanismos fundamentales de las bioseparaciones.

Palabras clave: Modelación matemática; cromatografía de afinidad por lotes; biomoléculas.

 

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Acknowledgements

The authors gratefully acknowledge support of this work by the Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología de México under grant No. 28295U and the Universidad de Sonora.

 

References

1. Arnold, F.H.; Blanch, H.W.; Wilke, C.R. Chem. Eng. J. 1985, 30, B9-B23.         [ Links ]

2. Tejeda-Mansir, A.; Montesinos, R. M.; Guzmán, R. Rev. Soc. Quim. Mex. 1995, 39, 166-176.         [ Links ]

3. Steinberg, F.M.; Raso, J. Biotech Pharmaceuticals and Biotherapy. American Council on Science and Health. New York, 1998, 1-31.         [ Links ]

4. Liapis, A.I. Sep. Purif. Meth. 1990, 19, 133-210.         [ Links ]

5. Ferreira, G.N.M.; Monteiro, G.A.; Prazeres, D.M.F.; Cabral, M.S. Trends Biotechnol. 2000, 18, 380-387.         [ Links ]

6. Boschetti, E. J. Chromatogr. A. 1994, 658, 207-236.         [ Links ]

7. McCoy, B.J., in: Chromatographic and Membrane Processes in Biotechnology. Acosta, C.A.; Cabral, J.S., Eds., Kluwer Academic Publishers, The Netherlands, 1991, 297-308.         [ Links ]

8. Tejeda-Mansir, A.; Montesinos, R. M.; Guzmán, R. J. Biochem. Biophysical Methods 2001, 49, 1-28.         [ Links ]

9. Wilchek, M.; Miron, T. Reac. Funct. Polym. 1999, 41, 263-268.         [ Links ]

10. Przybycien, T.M. Curr. Opin. Biotech. 1998, 9,164-170.         [ Links ]

11. Liapis, A. I. J. Biotechnol. 1989, 11, 143-160.         [ Links ]

12. Kempe, H.; Axelsson, A.; Nilsson, B.; Zacchi, G. J. Chromatogr. A. 1999, 846, 1-12        [ Links ]

13. Fahrner, R.L.; Iyer, H.V.; Blank, G.S. Bioproc. Eng. 1999, 21, 287-292.         [ Links ]

14. Tejeda, A.; Noriega, J. A.; Ortega, J.; Guzmán, R. Biotechnol. Progr. 1998, 14, 493-495.         [ Links ]

15. Liapis, A. I.; Unger, K.K., in: Highly Selective Separations in Biotechnology. Steet, G., Ed., Chapman and Hall, Glasgow, N.Z., 1994, 121-162.         [ Links ]

16. Chase, H.A. J. Chromatogr. 1984, 297, 179-202.         [ Links ]

17. Arve, B.H.; Liapis, A.I. AIChE J. 1987, 33, 179-193.         [ Links ]

18. Horstmann, B.J.; Chase, H.A. Chem. Eng. Res. Des. 1989, 67, 243-254.         [ Links ]

19. Silebi, C.A.; Schiesser, W.E. Dynamic Modeling of Transport Process Systems. Academic Press Inc., San Diego, Ca. 1992, 518.         [ Links ]

20. Schiesser, W. E.; Silebi, C. A. Computational Transport Phenomena: Numerical Methods for the Solution of Transport Problems. Cambridge University Press. Cambridge. U.K. 1997, 457.         [ Links ]

21. Schiesser, W.E. The Numerical Method of Lines: Integration of Partial Differential Equations. Academic Press. San Diego, Ca. 1991, 326.         [ Links ]

22. Costa, C.; Rodrigues, A. in: Adsorption: Science and Technology. Rodrigues, A., Ed., Kluwer Academic Publishers, The Netherlands, 1986, 257-265.         [ Links ]

23. Skidmore, G. L.; Horstmann, B. J.; Chase, H. A. J. Chromatogr. 1990, 498, 113-128.         [ Links ]

24. Ruthven, D. M. Principles of Adsorption and Adsorption Processes, John Wiley & Sons, New York, 1984, 220-273.         [ Links ]

25. Smith, G.D. Numerical Solution of Partial Differential Equations: Finite Difference Methods. Oxford University Press. N.Y. Third edition. 1985, 345.         [ Links ]

26. Meyers, J. J.; Liapis, A. I. J. Chromatogr. A. 1999, 852, 3-23.         [ Links ]

27. Meyers, J. J.; Nahar, S.; Ludlow, D. K.; Liapis, A .I. J. Chromatogr. A. 2001, 907, 57-71.         [ Links ]

28. Meyers, J. J.; Crosser, O. K.; Liapis, A. I. J. Chromatogr. A. 2001, 908, 35-47.         [ Links ]

29. Ljunglof, A.; Thommes, J. J. Chromatogr. A. 1998, 813, 387-395.         [ Links ]

30. Kim, H.; Hayashi, M.; Nakatani, K.; Kitamure, N.; Sasaki, K.; Hotta, J.; Masuhara, H. Anal. Chem. 1996, 68, 409-414.         [ Links ]

31. Ljunglof, A.; Hjorth, R. J. Chromatogr. A. 1996, 743, 75-83.         [ Links ]

32. Ljunglof, A.; Bergvall, P.; Bhikhabhai, R.; Hjorth, R. J. Chromatogr. A. 1999, 844, 29-135.         [ Links ]

33. Zhou, X.; Li, W.; Shi, Q.; Sun, Y. J. Chromatogr. A. 2006, 1103, 110-117.         [ Links ]

34. Guichon, G.; Shirazi, S. G.; Katti, A. M., Fundamentals of Preparative and Nolinear Chromatography, Academic Press, Boston, MA, 1994.         [ Links ]

35. Geankoplis, C. J. Transport Processes and Unit Operations, Allyn and Bacon, MA, 2nd Ed., 1983.         [ Links ]

36. The Mathworks, Inc. Matlab 7.1, 2005.         [ Links ]

37. Shampine, L. F.; Reichelt, M.W. Siam J. Sci. Comput. 1997, 18, 1-22.         [ Links ]

38. Shampine,L. F.; Reichelt, M. W. Siam Rev. 1999, 18, 538-552.         [ Links ]

39. Ashino R.; Nagase, M.; Vaillancourt, R. Comput. Math. Appl. 2000, 40, 491-512.         [ Links ]