响应面法优化氧化胁迫提高透明质酸分子量

本文研究了氧化剂NaClO胁迫培养兽疫链球菌Streptococcuszooepidemicus对透明质酸(HA)分子量的影响。运用响应面分析法优化发酵工艺条件,在单因素实验基础上,采用中心复合法研究了NaClO的加入时间和加入浓度对HA分子量的影响。利用Mintab 16软件分析确定最佳提取工艺,根据实际条件,得到HA最佳的发酵工艺参数为:NaClO加入时间7 h,NaClO加入浓度为0.415 mL/L。HA分子量由178万Da提高到219万Da。     

响应面法优化酿酒酵母产油脂条件

运用响应面法对酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)产油脂以及发酵条件优化进行了研究。首先根据单因素实验结果,利用Plackett-Burman设计对影响其产油脂相关因素进行评估并筛选出具有显著效应的3个因素:柠檬酸,CaCl2和初始pH值。接着用最陡爬坡试验逼近以上3个因子的最大响应区域后,采用Box-Behnken设计以及响应面分析法,确定其优化后发酵条件为(w/v):葡萄糖15%,蛋白胨0.2%,酵母浸粉0.4%,柠檬酸0.471%,MgSO4·7H2O0.1%,ZnSO4·7H2O0.2%,CaCl20.025%,FeSO4·7H2O0.005%,初始pH值为6.74,180r/min,30°C培养96h。优化后的油脂产率(干重)达到14.55%,比在种子培养基中油脂产率4.76%提高了2倍左右。     

响应面法优化低温淀粉酶发酵条件研究

目的：利用利用响应面法对低温淀粉酶发酵条件进行优化,确定最佳产酶条件。方法：使用DesignExpert软件的Plackett—Burman设计法对低温淀粉酶发酵条件进行了筛选,并利用响应面分析法进行了主要影响因素进行了回归分析。结果：筛出3个影响较大的因素,即蔗糖、蛋白胨、装添量;得到了各因素的最佳水平值,即蔗糖1．08％、蛋白胨2．02％、装添量87ml。结论：经3批发酵验证。其实验平均值38．1U／ml与预测值38．5U／ml非常接近,相关系数为98．8％。     

响应面设计法优化蕨渣基质的灵芝培养条件

探索灵芝在以蕨渣为主要成分的固态基质中的培养条件,可为蕨渣的开发利用提供理论依据。以蕨渣为主要原料,采用响应面法对灵芝培养条件（基质蕨渣比例、基质含水量和培养温度）进行优化。结果表明,基质蕨渣比例、基质含水量和培养温度对灵芝菌丝日平均生长速率均有极显著的影响（p<0.01）,且基质含水量与培养温度之间、基质蕨渣比例与基质含水量之间存在交互作用。优化出灵芝培养条件为蕨渣比例85%,基质含水量62.5%,培养温度27℃,在此条件下,灵芝菌丝日平均生长速率为3.48mm/d。多元回归分析结果显示,基质蕨渣比例、基质含水量、培养温度与菌丝日平均生长速率之间回归模型高度显著,可用于实际生产预测。首次报道了利用蕨渣培养灵芝,为蕨渣进一步的开发研究奠定基础。     

响应面法优化茶多酚乙酰化工艺条件

本实验以茶多酚改性产物对DPPH自由基抑制率为参数,结合单因素实验,利用响应面分析法建立了茶多酚乙酰化多元二次回归方程模型,优化了茶多酚乙酰化工艺条件。结果表明,茶多酚乙酰化的最优工艺条件为:料液比为1∶8.31,催化剂吡啶用量为0.32 g,在61.5℃下回流反应2.03 h,所得改性茶多酚DPPH自由基抑制率为0.9318,与模型预测结果的相对误差-0.64%,为未改性茶多酚的7.64倍。此条件下产物透光率为0.926,与未改性产品相比,脂溶性提高了4.12倍。改性茶多酚的抗氧化能力优于丁基羟基茴香醚(BHA)与特丁基对苯二酚(TBHQ)这两种常见抗氧化剂。     

响应面法优化维生素K_2(MK-7)发酵条件

对实验室保藏的一株维生素K2(MK-7)高产菌的摇瓶发酵条件进行优化,结果表明菌体在静置培养状态下比在摇瓶培养状态下能够合成更多的维生素K2;同时发现玉米粉经过高温淀粉酶液化之后非常适合作为合成维生素K2的碳源。最后利用响应面法对发酵培养基中主要因素的最适宜水平及其交互作用进行了研究与探讨,优化后维生素K2产量由7.09 mg·L-1提高到了67.22mg·L-1,高于文献报道值。     

响应面法优化荞麦胰蛋白酶抑制剂固定化条件

目的:以大肠杆菌表达的重组荞麦胰蛋白酶抑制剂为原材料,研究其固定化方法及条件。方法:以0.2%聚乙烯醇-3%海藻酸钠溶液为载体,CaCl2为固定剂,用物理包埋法对荞麦胰蛋白酶抑制剂进行固定化;在CaCl2浓度、载体与抑制剂体积比以及固定化时间3个单因素基础上,利用响应面法对荞麦胰蛋白酶抑制剂固定化的影响因素进行优化。结果:建立了响应面法优化固定荞麦胰蛋白酶抑制剂的模型,经优化后得到如下最佳固定化条件:CaCl2浓度为5.5%,载体与抑制剂体积比为1.6∶1,固定化时间为31min。在此条件下实际测得固定化抑制剂抑制率为72.4%,而模型预测此条件下的抑制率为74.3%,实测值与理论值相差很小。结论:所建模型拟合程度较高,用该模型优化荞麦胰蛋白酶抑制剂固定化的工艺条件参数准确可信,可为进一步开发胰蛋白酶的应用提供重要参考。     

响应面法优化超声提取苜蓿皂苷工艺条件

目的:利用响应面法对超声提取苜蓿皂苷的工艺条件进行了优化.方法:研究了超声波条件下影响提取的几个因素,包括超声时间、超声温度、超声功率、固液比等,并通过响应面法优化工艺条件.结论:根据中心组合设计原理采用四因子三水平的响应面分析法,通过对各因子显著性和交互作用的分析,得出了超声提取苜蓿皂苷的最佳工艺条件为:超声时间22min,超声温度43℃,超声功率403W,固液比1:51(g/ml),此时苜蓿皂苷的得率为4.53%.     

响应面法优化耐有机溶剂脂肪酶营养条件

目的：通过优化蜡状芽孢杆菌SWWL6产耐有机溶剂脂肪酶营养条件,产酶量有较大提高。方法与结果：通过单因素实验确定了产酶的最佳碳源、氮源及无机盐分别为可溶性淀粉、酵母膏、NH4NO3、MgSO4&#183;7H2O和NaCl。部分因子实验结果表明初始培养基中酵母膏、NH4NO3的质量浓度对产酶的影响显著。通过最陡爬坡实验逼近最大响应区域。以中心组合设计和响应面分析法确定了最优培养基。结论：优化的培养基为酵母膏0.64%、NH4NO30.384%、可溶性淀粉1%、MgSO4&#183;7H2O0.1%、NaCl0.25%、甲苯20%。优化后脂肪酶相对酶活为348.44%,比优化前提高了3.48倍。     

响应曲面法优化鼠尾藻中脂质的提取工艺

根据中心复合旋转设计原理,在单因素试验的基础上,采用三因素五水平的响应曲面分析法,建立了鼠尾藻中脂质提取的二次多项式数学模型,并以脂质的提取率为响应值作响应面和等高线,考察了提取时间、溶剂的量和石油醚乙醚溶剂配比对脂质提取的影响。结果表明：脂质提取的优化工艺条件为：提取时间19．39h,溶剂的量18．90mL,石油醚百分含量46．26％。在此工艺条件下,脂质的提取率为0．924％。     

响应曲面分析方法优化发酵液中多杀菌素的提取工艺

依据中心复合旋转设计原理,在单因素试验的基础上,采用三因素五水平的响应曲面分析法,建立了发酵液中多杀菌素提取的二次多项式数学模型,并以多杀菌素质量浓度为响应值作响应面和等高线,考察了提取时间、料液比和提取频率对多杀菌素质量浓度的影响。结果表明:发酵液中多杀菌素超声提取的优化工艺条件为提取频率75 KHz,提取时间74 min,料液比1∶1.5。在此工艺条件下,从发酵液中提取多杀菌素的质量浓度可达到100.75μg/mL。     

响应面法优化树脂吸附红枣黄酮工艺研究

以红枣为原料提取红枣黄酮,通过吸附树脂的筛选,探讨树脂吸附的溶液浓度、pH值、吸附时间、吸附液体积对树脂吸附条件的影响。利用Box-Behnken中心组合设计原理,应用响应曲面分析方法,确定了大孔吸附树脂对红枣黄酮最佳吸附条件为:最佳吸附树脂为XDA-8,吸附时间62 min,吸附液浓度为4.3 mg/L,pH值为7.32,吸附液体积为10 mL,最大吸附效率达到85.64%,优化后得实际吸附率为85.51%。     

响应面法优化香菇多糖的超声辅助提取工艺

为了开发利用香菇资源,采用超声辅助法提取香菇中的多糖,利用响应面法优化超声辅助提取法提取香菇多糖的工艺条件。首先进行单因素试验考察,在单因素试验的基础上,选择超声波功率、超声时间及料液比为自变量,以多糖得率为响应值,采用Box-Benhnken法设计3因素3水平响应面设计试验。结果表明,响应面模型与实际情况拟合良好,能较好地预测香菇多糖得率。最佳工艺:超声波功率300 W、超声波处理时间25 min、料液比1∶30,多糖得率25.71%,与理论值(25.55%)相比,相对误差较小,为0.63%。与传统热水浸提法比较,超声波提取法多糖得率较高,且耗时少,是理想的香菇多糖提取方法。     

响应面分析法优化超声提取蓖麻碱工艺

以蓖麻叶为原料,对蓖麻碱的超声提取工艺优化进行研究,在单因素试验的基础上,选择超声时间、超声功率、料液比为自变量,以蓖麻碱提取率为影响值,采用响应面试验设计方法,研究各自变量及其交互作用对蓖麻碱提取率的影响。利用Design Expert8软件得到回归方程得模型并进行响应面分析,确定超声提取蓖麻碱的最佳工艺条件为料水比为1∶25 g/mL,超声时间为103.03 min,超声功率为621.05 W,此条件下蓖麻碱的提取率为2.63‰。     

响应曲面法优化菌丝体中红曲色素的提取条件

以红曲菌丝体为原料,通过单因素实验及Box-Behnken设计响应曲面分析优化了红曲色素的提取工艺条件。通过实验,得到了提取率的回归方程Y=0.923-0.011X1-0.011X2-0.017X12-0.027X22-0.026X32-0.028X1X2-0.019X1X3,通过对模型解逆矩阵得优化方案:乙醇浓度X1=66%、超声功率X2=200 w、提取温度X3=52℃,模型预测结果为92.5%。在该工艺条件下进行验证实验,提取率达到92.1±0.6%(n=3)。     

响应面法优化乌骨藤通光藤苷G提取工艺

利用响应面法对乌骨藤Marsdenia tenacissima通光藤苷G的提取工艺进行优化。以通光藤苷G提取率为指标,在单因素试验的基础上,选取乙醇浓度、料液比、提取时间、提取次数进行4因素3水平的Box-Behnken中心组合研究,并运用Design Expect 8.0软件对试验参数进行分析,研究各自变量及其交互作用对通光藤苷G提取率的影响。结果显示,通光藤苷G的最佳提取条件为：乙醇溶液浓度80%,料液比1∶20(W/V),提取时间1.5 h,提取2次,在此条件下,通光藤苷G提取率为0.253%。