L-缬氨酸生产菌的选育及其发酵培养基的模式识别优化

以黄色短杆菌TV10为出发菌株 ,经紫外线、硫酸二乙酯逐级诱变处理 ,在含磺胺胍 (SG)、α 氨基丁酸 (α AB)、2 噻唑丙氨酸 ( 2 TA)等氨基酸结构类似物平板上定向筛选 ,获得L 缬氨酸高产菌株TV2 30。应用模式识别方法 ,对L 缬氨酸发酵培养基进行优化。以培养基组成构筑模式空间 ,通过主成分分析 (PCA)揭示模式空间的可视优化区域 ,选择优化点并逆推回到高维空间得到最优培养基组成 ,结果该菌株可积累L 缬氨酸 2 6 .38g·L-1,比初始值提高 7.8%。     

基于人工神经网络-遗传算法的樟芝发酵培养基优化

采用优化模型对药用丝状真菌樟芝的复杂发酵过程进行建模,并获得最优发酵培养基组成.对樟芝发酵过程中的形态变化过程进行了观察,并分别采用人工神经网络(ANN)和响应面法(RSM)对樟芝发酵过程进行建模,同时采用遗传算法(GA)优化了发酵培养基组成.结果表明,ANN模型比RSM模型具有更好的实验数据拟合能力和预测能力,GA计算得到樟芝生物量理论最大值为6.2 g/L,并获得发酵最佳接种量及培养基组成:孢子浓度1.76× 105个/mL,葡萄糖29.1 g/L,蛋白胨9.4 g/L,黄豆粉2.8 g/L.在最佳培养条件下,樟芝生物量为(6.1±0.2)g/L.基于ANN-GA的优化方法可用于优化其他丝状真菌的复杂发酵过程,从而获得生物量或活性代谢产物.     

L-缬氨酸的发酵工艺研究

目的:以黄色短杆菌XV0505为生产菌株,探讨发酵培养基和发酵控制条件对L-缬氨酸的产量和糖酸转化率的影响。方法:应用单因素实验确定发酵的工艺条件;利用纸层析-色斑洗脱比色法测定发酵液中L-缬氨酸的含量。结果:在最优发酵条件下,通过10L罐流加发酵72h,产酸量可达53.4g/L,糖酸转化率为26.7%,分别比补料分批发酵提高11.9%和3.5%。结论:环境因子和发酵控制工艺对发酵生产L-缬氨酸具有重要影响。     

基于BP神经网络和遗传算法的面包酵母高密度发酵培养基优化

为实现面包酵母的高密度发酵培养,构建一个BP神经网络模型,用于回归面包酵母高密度发酵培养基中显著影响因子与菌体密度之间的非线性关系,并在此基础上结合遗传算法进对此模型进行全局寻优,得到关键因子最佳浓度分别为:葡萄糖52.3 g/L,酵母浸出粉10.4 g/L,(NH4)2SO41.9 g/L.采用此优化配方进行摇瓶培养,所得菌体密度为3.95×108个/mL,比对照提高了61.2％.结果证实了人工神经网络的模拟和预测功能在微生物培养基优化方面有一定应用价值.     

L-缬氨酸高产菌株的选育研究

以产L-缬氨酸的谷氨酸棒状杆菌(Corynebacterium glutamicum)为原始菌株,利用注入低能氮离子束进行一系列诱变,获得一株稳定的高产L-缬氨酸突变菌株。摇瓶培养96h后发酵能力可达38.0g·L-1,较出发菌株提高18.01%。通过对摇瓶中葡萄糖、玉米浆浓度及培养条件进行优化,发酵能力达到40.6g·L-1,50L发酵罐的发酵能力可达70g·L-1左右。     

响应面分析优化L-色氨酸清液发酵培养基

L-色氨酸是八种必需氨基酸之一,随着L-色氨酸应用市场的不断扩大,进行发酵法生产L-色氨酸的研究具有重要的现实意义。为了提高L-色氨酸产量,本文利用响应面分析法对L-色氨酸清液发酵培养基进行优化。利用优化培养基进行发酵,考察清液发酵对L-色氨酸发酵过程中生物量、L-色氨酸产量、副产物生成量的影响。结果表明:在优化条件下利用清液发酵培养基发酵,乙酸含量与原工艺相比降低了(6.75±1.26)%,L-色氨酸产量提高了(16.54±1.15)%,实验值与响应面分析预测值基本相符。     

试验设计和优化及其在发酵培养基优化中的应用

在发酵工业中,发酵培养基的优化对发酵水平的提高起着举足轻重的作用。而在寻求最佳发酵培养基的过程中,试验设计及统计优化发挥着重要作用。对近年来常用的试验设计及优化方法进行了综述,内容包括单因素轮换法、析因设计、均匀设计、响应面设计、人工神经网络和遗传算法等多种试验设计和优化方法,并对其进行分析和比较。     

正交试验优化培养基因工程菌(E.coli/pGEX) 产降血压肽培养基的组成

通过正交试验进行摇瓶发酵,确定该菌株融合蛋白表达的最佳培养基配方,其各成分质量分数为:胰蛋白胨2.6%,酵母提取物1.9%,氯化钠0.5%,葡萄糖0.5%,另外KC l 4 mmol.L-1,MgC l210 mmol.L-1。在适宜的发酵条件下,使用优化培养基可使GST融合蛋白的表达量达到1.8 g.L-1,占总蛋白的25%。     

L-异亮氨酸高产菌选育及其培养基优化

旨在诱变选育L-异亮氨酸高产菌,并探索突变株最佳发酵条件。利用传统化学诱变结合常压室温等离子体生物诱变体系对实验室保藏的Brevibacterium flavum I-12进行逐级诱变,选育2-噻唑丙氨酸(2-TA)和磺胺胍(SG)高抗性和在琥珀酸平板上能快速生长的突变菌株。随后,在单因素实验的基础上,利用响应面设计优化出目的突变株摇瓶发酵培养基组分的最佳参数水平。结果显示,经过一系列诱变和筛选,成功选育出一株在40 g/L的2-TA和5 g/L的SG,且以琥珀酸为唯一碳源的培养基上快速生长突变株,命名为B. flavum TA-6,该菌株产酸达26.2±0.5 g/L,比出发菌株提高了44.75%,而副产物L-缬氨酸和L-亮氨酸积累量明显降低。经响应面法优化发酵条件后,突变株产酸可达27.8±0.5 g/L,比优化前提高了6.1%。通过传统化学诱变结合ARTP生物诱变体系,成功选育出一株杂酸降低的L-异亮氨酸高产菌TA-6,该菌株具有潜在生产应用价值。     

L-色氨酸基因工程菌发酵培养基配方优化研究

[目的]对L-色氨酸基因工程菌液态发酵的培养基进行优化。[方法]通过P-B试验,筛选出对基础发酵培养基的发酵液中L-色氨酸浓度影响显著的因素,进一步通过最陡爬坡试验、B-B试验对影响显著的因素进行优化。在此基础上,确定最佳的发酵培养基配方。[结果]酵母粉、Fe SO4·7H2O、KH2PO4对发酵液中L-色氨酸浓度的影响显著;最佳培养基配方为:Glucose 25.0 g/L,酵母粉4.5 g/L,(NH4)2SO49.0 g/L,Mg SO44.5 g/L,柠檬酸钠2.0 g/L,Fe SO4·7H2O 96.1 m g/L,KH2PO41.2 g/L。[结论]根据此配方进行验证实验,发酵液中L-色氨酸浓度可达2.25 g/L。     

Optimization of a fermentation medium using neural networks and genetic algorithms

Artificial neural networks and genetic algorithms are used to model and optimize a fermentation medium for the production of the enzyme hydantoinase by Agrobacterium radiobacter. Experimental data reported in the literature were used to build two neural network models. The concentrations of four medium components served as inputs to the neural network models, and hydantoinase or cell concentration served as a single output of each model. Genetic algorithms were used to optimize the input space of the neural network models to find the optimum settings for maximum enzyme and cell production. Using this procedure, two artificial intelligence techniques have been effectively integrated to create a powerful tool for process modeling and optimization.     

从发酵液中高效提取L-缬氨酸的工艺研究

目的:利用有机膜过滤和离子交换法分离提取发酵液中的L-缬氨酸。方法:通过有机膜过滤,除去发酵液中的菌体及蛋白,滤液浓缩结晶获得L-缬氨酸产品,通过离子交换法从结晶母液中回收部分L-缬氨酸。结果:确定了有机微滤膜和超滤膜去除发酵液中菌体蛋白和色素的操作条件;确定了采用离子交换法提取L-缬氨酸的操作条件:选择732强酸性阳离子树脂,料液pH值为3.0左右,用0.4 mol/L的氨水以1.0 mL/min的速度洗脱,L-缬氨酸的收率为89.2%。结论:通过有机膜过滤和离子交换法分离提取发酵液中的L-缬氨酸,可以提高提取收率和产品质量。     

溶氧对L-缬氨酸发酵过程的影响

目的:以黄色短杆菌XV0505为供试菌,探索溶氧对L-缬氨酸发酵过程的影响及其控制策略。方法:利用5L发酵罐,考察了不同溶氧浓度对L-缬氨酸发酵的影响,并采用代谢流分析对其结果进行阐述,提出分阶段溶氧控制策略。结果:采用分阶段溶氧控制策略,即在0～24h溶氧浓度为20%,24～60h溶氧浓度为5%,发酵60h,L-缬氨酸可达到58.36g/L,比5%和20%溶氧浓度下分别提高了18.95%和13.56%。结论:溶氧浓度对L-缬氨酸发酵有重要影响。     

A genetic-algorithm-based approach to optimization of bioprocesses described by fuzzy rules

A new approach to optimization of bioprocesses described by fuzzy rules is introduced in the paper. It is based on genetic algorithms (GA) and allows to determine optimal values or profiles of control variables and to optimize fuzzy rules (parameters of membership functions). The process can be described by linguistic variables and fuzzy rules. An algorithm and related software was developed. The approach was applied to an industrial antibiotic fermentation. The optimal profile of a physical variable of the preculture was determined which leads to an increasing output product concentration in the main culture of about 5%.     

人工神经网络在发酵工业中的应用

人工神经网络技术具有很强的非线性映射能力,用于系统的非线性建模,具有无可比拟的优势,广泛应用于发酵过程中培养基的优化和系统建模与控制方面,本主要介绍了人工神经网络的基本原理与使用方法,以及BP神经网络在非线性函数逼近的优点,详细介绍了其在发酵培养基优化,连续搅拌反应器神经网络估计,分批发酵及补料分批发酵过程建模与控制优化中的应用实例。     

一株猪源拟杆菌的分离与发酵条件的优化

从新鲜猪粪便中分离得到一株猪源拟杆菌,利用统计学的单因素试验与正交试验,对该菌株的发酵培养基及发酵条件进行优化。实验结果表明该菌发酵最适培养基为AN培养基,确定了促生长因子吐温-80、1%氯化血红素、1%维生素Kl的最佳浓度,并确定了最佳发酵条件,最佳培养温度为37℃、分批发酵时间周期18 h。     

Optimization of a feed medium for fed-batch culture of insect cells using a genetic algorithm

Insect cells have been cultured for over 30 years, but their application is still hampered by low cell densities in batch fermentations and expensive culture media. With respect to the culture method, the fed-batch culture mode is often found to give the best yields. However, optimization of the feed composition is usually a laborious task. In this report, the successful use of genetic algorithms (GAs) to optimize the growth of insect cells is described. A feed was developed from 11 different medium components, each used at a wide range of concentrations. The feed was optimized within four sets of 20 experiments. The optimized feed was tested in bioreactors and the addition scheme was further improved. The viable-cell density of HzAm1 (Helicoverpa zea) insect cells improved 550% to 19.5 x 10(6) cells/mL compared to a control fermentation in an optimized commercial medium. No accumulation of waste products was found, and none of the amino acids was depleted. Glucose was depleted, which suggests that even further improvement is possible. We show that GAs are a successful method to optimize a complex fermentation in a relatively short time frame and without the need of detailed information concerning the cellular physiology or metabolism.     

Streptomyces sp.FIM-16-06产他克莫司摇瓶发酵条件的优化

采用单因素试验和正交试验研究发酵培养基组成,优化Streptomyces sp. FIM-16-06产他克莫司的发酵条件,探讨摇瓶发酵的主要影响因子初始p H、装液量、转速等发酵参数的影响。确定了适宜的发酵培养基和发酵参数:6. 0%玉米淀粉、2. 0%黄豆粉、2. 0%葡萄糖和0. 5%玉米浆,初始pH 7. 5,装液量50 m L/500 m L三角瓶,种子菌龄48 h,接种量10%,摇床转速250 r/min,发酵温度27℃,发酵周期7 d。优化后的发酵水平较原生产工艺提高60%以上。他克莫司的优化发酵工艺为其工业化生产奠定了基础。