Modellierung der lichtabhängigen Photosynthesekinetik und Akklimatisation von Mikroalgen – Von der molekularen Struktur zur prozessnahen Formulierung

Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde das lichtabhängige Akklimatisations- und Wachstumsverhalten der Grünalge Chlorella vulgaris, die hierbei als Modellorganismus fungierte, auf makroskopischer Ebene experimentell untersucht. Die aus diesen Experimenten gewonnenen Erkenntnisse und Daten wurden anschließend, zusammen mit den stationären Photosynthesekinetiken, als experimentelle Grundlage für die Modellierung der lichtabhängigen Photosynthesekinetik genutzt. Als Modellierungsgrundlage diente hierbei das Konzept der photosynthetic unit (PSU), das im bioverfahrenstechnischen Kontext häufig zur Modellierung der Photosynthesekinetik eingesetzt wird.
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Im Gegensatz zu der typischen Annahme eines absolut limitierenden Reaktionsschrittes innerhalb der PSU, der die gesamte Photosynthesekinetik definiert, wurde angenommen, dass unterschiedliche limitierende Reaktionen die jeweiligen Bereiche der lichtabhängigen Photosynthesekinetik definieren. Im Rahmen des hier entwickelten Modells wurde festgelegt, dass der lichtlimitierte Bereich der Photosynthesekinetik hauptsächlich durch die Lichtabsorption und die Prozessierung der Lichtenergie am Photosystem II determiniert wird, während ein zweiter limitierender Reaktionsschritt den lichtgesättigten Bereich der Photosynthesekinetik determiniert. Weiterhin wurde angenommen, dass die beiden limitierenden Reaktionsschritte über den Plastochinon-Pool miteinander gekoppelt sind. Unter den im Rahmen der vorliegenden Arbeit untersuchten Prozessbedingungen wurde die Kinetik von Ribulose-1,5-bisphosphat-carboxylase/-oxygenase als die zweite limitierende Reaktion definiert.
Durch die Einführung dieser Erweiterungen des gängigen PSU-Konzeptes konnte ein Modell entwickelt werden, dass dem häufig genutzten PSU-Modell nach Han, das hierbei als Referenz diente, deutlich überlegen ist. Weiterhin konnte das in dieser Arbeit entwickelte Modell die operativen Photosyntheseraten im photoakklimatisierten Zustand, die nicht Teil des zur Parameterschätzung genutzten Datensatzes waren, mit einer zufriedenstellenden Genauigkeit vorhersagen (R²: 0,9688, nRMSE: 11,74 % und nMBE: -9,76 %).

In the present work, the light-dependent acclimation and growth behavior of the green algae Chlorella vulgaris, which was used as a model organism here, was investigated experimentally at the macroscopic level. The findings and data obtained from these experiments, together with the stationary photosynthetic kinetics, were subsequently used as the experimental basis for the modeling of light-dependent photosynthetic kinetics. The photosynthetic unit (PSU)-concept, which is commonly utilized in bioprocess engineering to model photosynthetic kinetics, was used here as the modeling foundation.
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In contrast to the typical assumption of one absolute limiting reaction step within the PSU that defines the photosynthetic kinetics, different limiting reactions were assumed to determine the respective regions of light-dependent kinetics of photosynthesis. Within the modelling framework presented here, it was defined that the light-limited part of photosynthetic kinetics is mainly governed by light absorption and processing of light energy at photosystem II, while a second limiting reaction step determines the light-saturated region of the photosynthetic kinetics. Furthermore, it was assumed that the two limiting reaction steps are coupled via the plastoquinone pool. Under the process conditions studied in the present work, the kinetics of ribulose-1,5-bisphosphate carboxylase/oxygenase was defined as the second limiting reaction.
By introducing the aforementioned extensions to the common PSU-concept, it was possible to create a model that performs significantly better than the frequently used PSU-model developed by Han, which served as a reference in this work. Furthermore, the model developed in this work was able to predict the operational photosynthetic rates in the photoacclimated condition, which were not part of the data set used for parameter estimation, with satisfactory accuracy (R²: 0.9688, nRMSE: 11.74% and nMBE: -9.76%).