Einfluss der Verarbeitungstechnologie und Werkstoffzusammensetzung auf die Struktur-Eigenschafts-Beziehungen von thermoplastischen Nanoverbundwerkstoffen

Die Einarbeitung von nanoskaligen Füllstoffen zur Steigerung von polymeren Eigenschaftsprofilen ist sehr viel versprechend und stößt daher heutzutage sowohl in der Forschung als auch in der Industrie auf großes Interesse. Bedingt durch ausgeprägte Oberflächen und hohe Anziehungskräfte, liegen Nanopartikel allerdings nicht singulär sondern als Partikelanhäufungen, so genannten Agglomeraten oder Aggregaten, vor. Zur Erzielung der gewünschten Materialverbesserungen gilt es, diese aufzuspalten und homogen in der polymeren Matrix zu verteilen. Bei thermoplastischen Kunststoffen ist die gleichläufige Doppelschneckenextrusion eines der gängigsten Verfahren zur Einarbeitung von Additiven und Füllstoffen. Aus diesem Grund war es Ziel dieser Arbeit, mittels dieses Verfahrens verbesserte Verbundwerkstoffe mit Polyamid 66- und Polyetheretherketon-Matrix, durch Einarbeitung von nanoskaligem Titandioxid (15 und 300 nm), zu generieren. In einem ersten Schritt wurden die verfahrenstechnischen Parameter, wie Drehzahl und Durchsatz, sowie die Prozessführung und damit deren Einfluss auf die Materialeigenschaften beleuchtet. Der spezifische Energieeintrag ist ausschlaggebend zur Deagglomeration der Nanopartikel. Dieser zeigte leichte Abhängigkeiten von der Drehzahl und dem Durchsatz und verursachte bei der Einarbeitung der Partikel keine wesentlichen Unterschiede in der Aufspaltung der Partikel sowie gar keine in den resultierenden mechanischen Eigenschaften. Die Prozessführung wurde unterteilt in Mehrfach- und Einfachextrusion. Die Herstellung eines hochgefüllten Masterbatches, dessen mehrfaches Extrudieren und anschließendes Verdünnen, führte zu einer sehr guten Deagglomeration und stark verbesserten Materialeigenschaften. Mittels Simulation des Extrusionsprozesses konnte festgestellt werden, dass das Vorhandensein von ungeschmolzenem Granulat in der Verfahrenszone zu einer Schmelze/Nanopartikel/ Feststoffreibung führt, die die Ursache für eine sehr gute Aufspaltung der Partikel zu sein scheint. Durch Modifikation des Extrusionsprozesses erreichte die Einfachextrusion annähernd den Grad an Deagglomeration bei Mehrfachextrusion, wobei die Materialien bei letzterem Verfahren die besten Eigenschaftsprofile aufwiesen. In einem zweiten Schritt wurde ein Vergleich der Einflüsse von unterschiedlichen Partikelgrößen und –gehalten auf die polymeren Matrizes vollzogen. Die 15 nm Partikel zeigten signifikant bessere mechanische Ergebnisse auf als die 300 nm Partikel, und die Wirkungsweise des 15 nm Partikels auf Polyetheretherketon war stärker als auf Polyamid 66. Es konnten Steigerungen in Steifigkeit, Festigkeit und Zähigkeit erzielt werden. Rasterelektronenmikroskopische Aufnahmen bestätigten diese Ergebnisse. Eine Berechnung der Plan-Selbstkosten von einem Kilogramm PEEK-Nanoverbundwerkstoff im Vergleich zu einem Kilogramm unverstärktem PEEK verdeutlichte, dass ein Material kreiert wurde, welches deutlich verbesserte Eigenschaften bei gleichem Preis aufweist. Zusammenfassend konnte in dieser Arbeit ein tieferes Verständnis des Extrusionsvorganges zur Herstellung von kostengünstigen und verbesserten Thermoplasten durch das Einbringen von Nanopartikeln gewonnen werden

Additional file 2: of Metabolic modeling predicts metabolite changes in Mycobacterium tuberculosis

Supplementary data files. Pathways.zip full set model predictions for all metabolites during transcription factor induction based on genome-wise expression. Pathways_specific.zip full set model predictions for all metabolites during transcription factor induction based on TF regulon specific expression. Model.xml: Genome scale MTB metabolic model used. Table S1 the binding network used for the transcription factor overexpression analyses and median-scaled metabolite abundance values for normoxic and hypoxic conditions. (ZIP 2706 kb

Additional file 1: Figure S1. of Metabolic modeling predicts metabolite changes in Mycobacterium tuberculosis

Distribution of maximum flux capacities for all model metabolites. Histogram of MFC values for all model metabolites. Forty percent of the metabolites in our model (305/754) have an MFC of zero. Three-hundred of these are neither produced nor consumed in our model, likely due to medium constraints placed on the model. External hydrogen is not plotted due its large MFC (approximately 48.4). (PNG 39 kb

Experimental confirmation of simulated combination effects.

<p>(A) Known anti-metabolism drug synergies. Locating the iAF1260 model enzymes in the KEGG E. coli MG1655 pathway maps, sulfamethoxazole + trimethoprim inhibits folC+folA in folate biosynthesis, while aztreonam + ampicillin targets mrcB+pbpC in murein synthesis. We tested both combinations using an E. coli proliferation assay. (B) Response surfaces for the two known antibiotic combinations match the FBA-div simulations more closely than FBA-res. Although the models yield similar target inhibition levels (though requiring larger α for FBA-res), only FBA-div predicts the observed Pot synergy.</p

Comparing single agent and combination effects between methods.

<p>(A) Simulated single agent inhibitions are very consistent between methodologies. Across the 50 simulated inhibitors, both FBA-res and FBA-div methodologies yielded very similar max(I) scores to those obtained from standard FBA-ko. Data were randomly dithered by ~0.03 in both directions to visually separate overlapping points. (B) Simulated combination effects, however, show many deviations in max(ΔI) from FBA-ko, and substantial differences in epistasis types. Across all 1225 simulated pairs, FBA-ko yielded mostly None, with a few SL (2%). Simulating with FBA-res converted a few of the None to PSL (5%), and FBA-div reproduced all the FBA-res synergies and converted another 16% from None to Pot. Data were randomly dithered by ~0.03 to separate overlapping points.</p

Experimental confirmation of simulated combination effects.

<p>We tested 28 combinations of metabolic inhibitors using an E. coli proliferation assay. Synergy score comparison for all combinations, where shape/color shows experimental interaction class, and open symbols indicate epistasis type. We find no agreement (R~0) between the experimentally determined drug interactions and FBA-res. However, experimental and FBA-div synergy are correlated (R~0.44). In addition to the antibiotic combinations, weaker synergy is predicted and observed for other interactions between murein synthesis inhibitors and targets further upstream.</p

Simulations of inhibited FBA metabolism.

<p>(A) Cartoon of a target enzyme “j” which acts on substrate “i” at a steady-state flux v_j. Other enzymes may compete for the same substrate, and downstream reactions will convert all products to “biomass” flux or unproductive “waste” that is degraded or exported. (B) When the target is knocked out by setting v_j = 0, substrate backlog increases flow through other reactions, and increased waste rates reduce biomass. (C) FBA-res reduces the target flux by a scalar factor α, causing a partial knockout effect. (D) For FBA-div, the reaction's efficiency is reduced by scaling its stoichiometric coefficient s_ij, diverting the backlog to waste. Because this diversion prevents yet more flux from going to biomass, FBA-div yields stronger inhibition levels than corresponding FBA-res simulations. In this illustration, both FBA-res and FBA-div reduce the target flux by the same factor alpha, but the smaller backlog in FBA-div leads to less non-waste network flux being directed to biomass, leading to a stronger total inhibition.</p

Comparing FBA-ko and FBA-div interactions across metabolic pathways.

<p>Simulated interactions for (A) FBA-ko and (B) for FBA-div, in selected metabolic pathways. More complete simulation results are shown elsewhere (<a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0147651#pone.0147651.s006" target="_blank">S2</a>–<a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0147651#pone.0147651.s008" target="_blank">S4</a> Figs). Each symbol represents the simulated response to inhibiting a single or pair of targets (see <a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0147651#pone.0147651.g002" target="_blank">Fig 2</a>), with enzymes organized by pathway and metabolic reaction order in the iAF1260 model. Symbol shape shows the type of epistasis (synthetic lethal “SL”, partial synthetic lethal “PSL”, potentiation “Pot”, or non-interaction “None”), size shows the effect max(I), and color shows the synergy max(ΔI) between two targets (same scale as <a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0147651#pone.0147651.g002" target="_blank">Fig 2</a>). Single agents are shown along the bottom and right edges. The triangles for PSL epistasis point toward the inactive agent in the pairing. Single enzyme effects are very similar between FBA-ko and FBA-div, but interactions are very different. Most notably, strong Pot synergies are observed between serial targets in the same pathway under FBA-div (A), which are not predicted by FBA-ko (B) or FBA-res (<a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0147651#pone.0147651.s008" target="_blank">S4 Fig</a>).</p

Geographic and genetic structure of global sample of <i>M.tb</i> genomes.

<p>A) Maximum clade credibility phylogeny inferred from genome-wide <i>M.tb</i> SNP data using BEAST <a href="http://www.plospathogens.org/article/info:doi/10.1371/journal.ppat.1003543#ppat.1003543-Drummond1" target="_blank">[83]</a>. Tips are colored by the geographic origin of the <i>M.tb</i> isolate (see key). Descriptions of the 48 <i>M.tb</i> isolates shown here are in <b><a href="http://www.plospathogens.org/article/info:doi/10.1371/journal.ppat.1003543#ppat.1003543.s003" target="_blank">Table S1</a></b>. B) Countries of origin for <i>M.tb</i> isolates used in this study are shown as colored dots on global map. One dot is shown per country but some countries were represented by >1 <i>M.tb</i> isolate. Colors correspond to global regions (see key). C) Phylogeny of global human populations from <a href="http://www.plospathogens.org/article/info:doi/10.1371/journal.ppat.1003543#ppat.1003543-Underhill1" target="_blank">[91]</a>, based on Y chromosome data. Tips are colored according to the same scheme as the <i>M.tb</i> phylogeny (A).</p

Observed folded site frequency spectrum (SFS) of synonymous and non-synonymous SNPs.

<p>Numbers of single nucleotide polymorphisms (SNPs, Y axis) in frequency classes 1–23 (X axis). The SFS is leptokurtic and bumpy, consistent with purifying selection and linkage of sites (see text).</p