Data-driven exploratory evaluation and comparative analysis of extraction methods for phycocyanin from Spirulina sp. powder
Spirulina sp. tozundan fikosiyanin ekstraksiyon yöntemlerinin veri odaklı keşifsel değerlendirmesi ve karşılaştırmalı analizi
- Tez No: 1004196
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEYİT YUZUAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Moleküler Biyoloji ve Genetik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, kurutulmuş Spirulina sp. tozundan fikosiyanin (PC) ekstraksiyonunda yüksek verimlilik gösterdiği literatürde rapor edilen dondurma–çözündürme, çözücü-bazlı, ultrason-destekli, mikrodalga-destekli ve süperkritik karbondioksit (SC-CO₂) bazlı olarak adlandırılan konvansiyonel ve yeşil metotların veri odaklı keşfedici analiz aracılığıyla ekstraksiyon verimliliğini etkileyebilecek parametreleri ve bu parametrelerin farklı değerleri ayrı ayrı değerlendirilmiş, her bir yöntem için en yüksek verimlilik sağlayabilecek optimum değerler belirlenmiş ve bu değerler deneysel olarak karşılaştırmalı bir şekilde analiz edilmiştir. Analizi yapılan fikosiyanin ekstraksiyon yöntemlerinin farklı parametrelerinin kullanıldığı ekstraksiyonlarda elde edilen ham ekstraktlar UV-spektrofotometrik yöntemle toplam protein ve PC miktar tayini, PC saflığı, yöntem verimliliği hesaplanmış, ekstraktlardan elde edilen PC pigmentinin renk analizleri ile elde edilen ekstraktların toplam protein ve PC içeren fikobiliprotein profili SDS-PAGE yöntemiyle analiz edilmiştir. Sonuçlar, ekstraksiyon yöntemleri arasında belirgin verimlilik farklılıkları olduğunu göstermiştir. Ultrason-destekli ekstraksiyon en yüksek PC verimini sağlarken, dondurma–çözündürme yöntemi en düşük verime sahip olmasına rağmen daha yüksek saflık ve pigment stabilitesi sunmuştur. Mikrodalga destekli ekstraksiyon pigment stabilitesini olumsuz etkilerken, SC-CO₂ ekstraksiyonu ise spesifik niteliklere sahip ekstraktör cihazının gereksinime ihtiyaç duyulduğu için pratikte uygulanabilirliğinin sınırlı ve düşük verimli olduğu belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the data-driven exploratory anlaysis was used to evaluate parameters influencing extraction efficiency in conventional and green methods reported to be highly effective for phycocyanin (PC) extraction from dried Spirulina sp. powder, including freeze–thawing, solvent-based, ultrasound-assisted, microwave-assisted, and supercritical carbon dioxide (SC-CO₂) methods. Optimal conditions for each method were identified and subsequently validated through comparative experimental analysis. Crude extracts obtained under different parameter settings of the analyzed phycocyanin extraction methods were evaluated by UV spectrophotometry to determine total protein and PC content, PC purity, and method efficiency. In addition, color characteristics of the extracted PC pigment and the phycobiliprotein profiles of the extracts, including total protein and PC, were analyzed using SDS–PAGE. The results revealed significant differences in efficiency among the extraction methods: ultrasound-assisted extraction yielded the highest PC recovery, whereas the freeze–thawing method, despite producing the lowest yield, provided higher purity and greater pigment stability. Microwave-assisted extraction was found to adversely affect pigment stability, whereas SC-CO₂ extraction showed limited practical applicability and low efficiency due to the requirement for specialized extractor equipment and facilities.
Benzer Tezler
- A comparative analysis of LSTM and lıghtgbm models in short-term electricity load forecasting: a case study from türkiye
Kısa dönemli yük tahmininde LSTM ve lightgbm modellerinin karşılaştırmalı analizi: Türkiye'den bir vaka çalışması
MUHAMMET FURKAN BAYSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BERKER YURTSEVEN
- Doğal dil ile SQL ve görselleştirme koduna dönüşümde büyük dil modellerinin karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of large language models for natural language to SQL and visualization code generation
BAYKAL MEHMET UÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. SEFER BADAY
- Kıyı hafızasının dönüşümü:tüketim ve metalaşma çağında haliç kıyıları
The transformation of waterfront memory: the golden horn in the age of consumption and commodification
GİZEM YAREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiKentsel Tasarım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKSENİN İNALHAN
- The impact of ESG scores on financial performance with a comparative analysis of traditional, machine learning and fuzzy logic approaches in BIST 100 companies
BIST 100 şirketlerinde ESG skorlarının finansal performans üzerindeki etkisi: Geleneksel, makine öğrenmesi ve bulanık mantık yaklaşımlarının karşılaştırmalı bir analizi
CANSU ERGENÇ ÖZDAŞ
Doktora
İngilizce
2025
İşletmeAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAFET AKTAŞ
- İletişimde ikna edici görsel içerik olarak veri görselleştirme ve hikayeleştirme: Visualizing Palestine örneği
Data visualization and storytelling as persuasive visual content in communication: A case study of Visualizing Palestine
SELİM CAYIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
İletişim BilimleriSakarya Üniversitesiİletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF ADIGÜZEL