具广谱抑菌作用的植物乳杆菌素LPC718发酵培养基的优化

目的提高植物乳杆菌素LPC718的产量。方法在单因素试验的基础上,利用响应面法对培养基成分进行优化。结果单因素试验表明,产植物乳杆菌素LPC718最优碳源、氮源分别为蔗糖和聚蛋白胨,最适刺激因子为吐温80。Plackett-Burman试验表明,蔗糖、牛肉膏和硫酸镁是影响植物乳杆菌素LPC718产量的三个显著因子。Box-Benhnken试验确定了最适培养基成分为(g/L):蔗糖41.16,酵母粉5.00,聚蛋白胨10.00,牛肉膏20.49,七水硫酸镁1.13,磷酸氢二钾2.00,柠檬酸二铵5.00,乙酸钠5.00,硫酸锰0.25,吐温80 5.00mL。在最适条件下所获抑菌圈直径为23.35mm,与模型预期值接近,抑菌活性比优化前提高了72.96%。结论获得了最佳培养基配方,为进一步在食品保鲜中的研究奠定了基础。     

植物乳杆菌CLP0279发酵生产低温SOD培养基的优化

【目的】提高植物乳杆菌CLP0279发酵生产低温超氧化物歧化酶(superoxide dismutase,SOD)的能力。【方法】在单因素实验基础上,采用Plackett-Burman (PB)设计、Box-Behnken (BB)设计和响应面分析法(RSM),对发酵培养基进行优化。【结果】植物乳杆菌CLP0279产低温SOD最佳发酵培养基(g/L)：玉米粉25.000,磷酸二氢钾2.600,磷酸氢二钾1.830,硫酸铜0.011,硫酸锌0.014。在最佳培养基条件下产酶活力达到194.82 U/ml,是优化前的1.36倍。【结论】通过响应面分析,对植物乳杆菌CLP0279发酵生产低温SOD的培养基进行优化,明显提高了产酶能力。确定了磷酸氢二钾、硫酸铜和硫酸铵为发酵培养基中影响酶活的3个关键因子。研究结果为SOD的发酵放大提供了依据。     

戊糖乳杆菌发酵培养基氮源条件的优化

对戊糖乳杆菌发酵培养基的氮源条件进行了优化。通过单因素实验及响应面分析优化利用木糖高产乳酸的戊糖乳杆菌发酵培养基的不同氮源组合。优化得到的牛肉膏与柠檬酸氢二铵复合的最佳组成为牛肉膏17.72 g/L,柠檬酸氢二铵1.91 g/L,得到乳酸实际最大产量42.37 g/L。添加玉米浆与酵母粉和无机氮源复合的最佳组成为玉米浆46.54 g/L,酵母粉21.95 g/L,柠檬酸氢二铵9.95 g/L,可得到乳酸最大产量41.06 g/L。通过响应面优化减少了有机氮源的种类。牛肉膏与柠檬酸氢二铵的复合得到了更高的乳酸产量,且减少了有机氮源用量,节约了成本。玉米浆与酵母粉的复合解决了单一玉米浆造成的木糖利用速率过低的问题,同样得到较高浓度的乳酸。     

响应面法优化赖氨酸发酵培养基

运用Ｂｏｘ－Ｂｅｈｋｅｎ设计的响应面试验（Ｒｅｓｐｏｎｓｅ－ｓｕｒｆａｃｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ）对黄色短杆菌（Ｂｒｅｕｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｆｌａｕｕｍ）ＦＢ４２进行赖氨酸发酵的培养基进行了优化。响应面法对７２小时分批发酵结果的优化分析表明：硫酸铵、豆饼水解液及玉米浆三种因素对赖氨醚发酵无明显的交互作用,在硫酸铵、豆饼水解液和玉米浆的浓度分别为５％、２％和３％时,发酵液中的产酸达到５４．０６ｇ／     

植物乳杆菌R260产细菌素发酵条件的研究

目的 获取植物乳杆菌R260产细菌素的最佳发酵条件.方法用琼脂扩散法测定发酵液对苏云金芽胞杆菌的抑菌效价.结果 产细菌素的最佳培养基是MRS培养基,最适起始Ph为6.5,最适接种量和接种种龄分别为3%和12 h,产细菌素最适发酵温度和时间分别为30℃和20 h：细菌素在对数期开始产生,稳定期产量达到最大值.结论 通过优化发酵条件提高了细菌素的产量,达1656 IU/ml.     

短乳杆菌与植物乳杆菌的发酵特性

【背景】目前对于酸菜发酵的研究主要关注点是植物乳杆菌(Lactobacillus plantarum),有关短乳杆菌(Lactobacillus brevis)在酸菜方面的研究报道很少。【目的】为了挖掘短乳杆菌的发酵性能并开发酸菜发酵剂,将2株短乳杆菌分别与1株植物乳杆菌进行组合并发酵酸菜,分析短乳杆菌对酸菜发酵品质的影响。【方法】分别测定短乳杆菌与植物乳杆菌的单菌株生长产酸性能、耐酸性及亚硝酸盐降解力,并将两菌种组合后发酵酸菜,分析1-7d内酸度、乳酸菌活菌数、亚硝酸盐含量及酸菜质构特性的变化趋势。【结果】相较于短乳杆菌Lb-9-2,短乳杆菌Lb-5-3的生长和产酸速率较慢、酸耐受力较弱,但其亚硝酸盐降解力较强。两株短乳杆菌分别与植物乳杆菌Lp-9-1组合后产酸力显著增强,并在3 d时达到最低pH值(约3.10);植物乳杆菌Lp-9-1的添加使酸菜中总体乳酸菌生长延迟,在5 d时达到最高活菌数;组合菌种的样品中亚硝酸盐含量在1-7 d内变化较为平缓,前5天内两个组合之间差异不显著;接种乳酸菌会降低酸菜硬度和弹性,发酵3d时Lb-5-3/Lp-9-1组合的硬度最大,感官评价得分最高。【...     

L-亮氨酸发酵培养基优化试验

应用Plackett-Burman设计试验从L-亮氨酸基础发酵培养基的10种成分中筛选出5种重要成分,然应用响应面分析试验确定5种重要成分的最适用量。培养基优化后摇瓶分批发酵72h产L-亮氨酸18.05g/L     

植物乳杆菌Lp-2的高密度发酵

高密度培养植物乳杆菌是制作其发酵剂的重要环节。首先,研究了不同的溶氧和pH对植物乳杆菌的分批发酵的影响。在分批发酵的基础上,为进一步提高发酵液中的菌体浓度,进行了补料分批发酵实验。最终通过对蔗糖反馈补料发酵试验对比改造获得了pH反馈补料发酵工艺。此发酵补料工艺可以控制蔗糖残糖量始终处于较低的水平,因此获得了最高的菌体产量。菌体干重达到13.56g/L,较分批培养提高90.05%。     

CpG基序重组菌发酵培养基的优化

目的:为提高CpG基序重组菌的发酵水平,降低CpG重组质粒的生产成本,运用响应面法优化CpG重组菌发酵培养基。方法:利用Plackett-Burman试验筛选出影响发酵水平的3个最显著因素:糖蜜、玉米浆和工业蛋白胨。然后用响应面设计试验并优化得到最显著因素的最佳浓度,并进一步通过发酵试验验证优化后的培养基。结果:得到一组具有较高菌浓及质粒产量且价格低廉的发酵用培养基:糖蜜4.5g/L,玉米浆8.5g/L,工业蛋白胨8.5g/L,甘油10mL/L,KH2PO41.5g/L,K2HPO42.3g/L,MgSO4.7H2O 0.25g/L,在此培养条件下,OD600实测值为0.6771,理论值为0.6643,两者接近,与标准LB培养基相比,质粒产量提高了15%左右。结论:最终筛选到的培养基具有较高的性价比。     

响应面法优化L-谷氨酰胺发酵培养基的研究

目的:采用响应面法对L-谷氨酰胺发酵培养基成分进行优化,以提高L-谷氨酰胺发酵产量。方法:首先利用Plackett-Burman试验设计筛选出影响L-谷氨酰胺产量的主要因素葡萄糖、玉米浆和(NH4)2SO4,在此基础上采用最陡爬坡实验逼近最大响应区域,并利用中心组合设计及响应面分析法进行回归分析。结果:通过求解回归方程得到L-谷氨酰胺发酵培养基最佳浓度为葡萄糖100 g/L、玉米浆4.5 ml/L、(NH4)2SO437.2 g/L,L-谷氨酰胺产量理论最大值达41.0 g/L。结论:经模型验证,预测值与验证试验平均值接近,在优化条件下谷氨酰胺产量提高了37.6%。     

Optimization of fermentation medium for xylanase-producing strain Xw2

To improve the fermentation yield of xylanase by optimizing the fermentation conditions for strain Xw2, a Plackett-Burman design was used to evaluate the effects of eight variables on xylanase production by strain Xw2. The steepest ascent （descent） method was used to approach the optimal response surface experimental area. The optimal fermentation conditions were obtained by central composite design and response surface analysis. The results showed that the composition of the optimal fermentation medium was corn cob ＋ 1.5% wheat bran （1：1）, 0.04% MnSO4, 0.04% K2HPO4. 3H2O, and an inoculum size of 6% in 50 mL liquid volume （pH = 6.0）. The optimal culture conditions were 28oc at 150 r/min for 54.23 h. The results of this study can serve as the basis for the industrial production and application of xylanase.     

产低温脂肪酶菌株CZW001发酵培养基优化研究

【目的】研究产低温脂肪酶菌株CZW001发酵培养基。【方法】在单因素试验的基础上, 采用Plackett-Burman (P-B)设计, Box-Behnken (B-B)设计和响应面试验设计(RSM), 在20 °C、pH 8.0、160?r/min发酵2 d条件下, 对发酵培养基进行优化。【结果】该菌株最适产酶培养基为(g/L): 葡萄糖7.68, 橄榄油21.93, 硫酸铵2.0, 磷酸二氢钾1.0, 硫酸镁0.27, 氯化钙0.3, 氯化钠20.0, 吐温-80 1.0。其最高酶活为62.8 U/mL, 比优化前提高了3.14倍。【结论】通过对产低温脂肪酶菌株CZW001发酵培养基优化研究, 明显提高低温脂肪酶活力。     

高产蛹虫草菌株发酵培养基的研究

在单因素试验初步确定高产蛹虫草菌株发酵培养基的基础上,以蛹虫草茵丝体中腺苷含量为指标,进行11因素2水平Plackett—Burman试验设计试验,结合多元一次回归模型和F检验方法,筛选出发酵培养基中影响显著的组分酵母浸粉、蔗糖和维生素B1,采用旋转中心组合设计方法对这三个组分进行进一步优化,结合多元二次回归模型和响应面分析,获得高产蛹虫草菌株的最佳培养基（g／L）：蔗糖18．85、蛋白胨10、酵母浸粉18．97、KH2PO,3、MgSO4 3、维生素Bl0．235、ZnCl20．011、（NH4）2S0410。验证试验结果表明蛹虫草腺苷得率较单因素优化获得的发酵培养基提高了26．91％。     

响应面法优化福鸽霉素发酵培养基

采用Plackett-Burman设计法,对影响纤维堆囊菌So ceMWXAB-125产生福鸽霉素的9个因素进行了筛选。结果表明,影响该菌产生福鸽霉素的主要营养因素为马铃薯淀粉、CaCl2和脱脂奶粉。在此基础上,采用响应面法对其中3个显著因子的最佳水平范围进行研究,利用Design-Expert软件进行二次回归分析得知,马铃薯淀粉、CaCl2和脱脂奶粉的质量浓度分别为8.05、2.72和10.00 g/L时,福鸽霉素的产量从67 mg/L提高到119.98 mg/L。     

Optimization of fermentation medium for Cordyceps militaris high producing strain

在单因素试验初步确定高产蛹虫草菌株发酵培养基的基础上,以蛹虫草菌丝体中腺苷含量为指标,进行11因素2水平Plackett - Burman试验设计试验,结合多元一次回归模型和F检验方法,筛选出发酵培养基中影响显著的组分酵母浸粉、蔗糖和维生素B1,采用旋转中心组合设计方法对这三个组分进行进一步优化,结合多元二次回归模型和响应面分析,获得高产蛹虫草菌株的最佳培养基(g/L):蔗糖18.85、蛋白胨10、酵母浸粉18.97、KH2 PO4 3、MgSO4 3、维生素B10.235、ZnCl2 0.011、(NH4)2SO4 10.验证试验结果表明蛹虫草腺苷得率较单因素优化获得的发酵培养基提高了26.91％.     

Optimization of fermentation medium by a modified method of genetic algorithms

Summary During the study of mevinolin biosynthesis by Aspergillus terreus ATCC 20542, 10 different medium components were selected for medium optimization. A new optimization method based on genetic algorithms and inductive learning was used for experimental design. For better efficiency the method was supported by a model, constructed with machine learning method, to predict the productivity. In four generations of fermentation experiments the productivity increased nearly three times.     

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.     

乳糖诱导高分子量重组蛛丝蛋白发酵培养基优化

在M9培养基的基础上,以乳糖为诱导剂,对基因重组蛛丝蛋白工程菌pNSR32/BL21(DE3)的发酵培养基进行了优化。利用单因子实验和正交试验优化出表达高分子量重组蛛丝蛋白的最优培养基配方,结果表明：优化的碳源为0.3%的甘油,氮源为3%的酵母膏、0.75％的蛋白胨和0.05％(NH4)2SO4及少量的无机盐。优化培养基有利于菌体的生长和目的蛋白的表达,表达重组蛛丝蛋白达总蛋白量的20%。     

琥珀酸放线杆菌发酵培养基的优化

对琥珀酸放线杆菌(Actinobacillus succinogenes)CGMCC1593发酵产生琥珀酸培养基的主要成分,及其含量进行优化。通过单因素试验,得出发酵培养基中葡萄糖、酵母膏和玉米浆的含量对产生琥珀酸有显著影响;采用响应面法(RSM),得出多元二次回归方程拟合的三种因素与琥珀酸含量间的函数关系,并根据优化结果与实验,CGMCC1593产琥珀酸达到41.69g/L。     

粘质沙雷氏菌产2,3-丁二醇培养基的优化

研究了各种碳源、氮源、柠檬酸及无机盐对细胞生长与产物形成的影响,通过单因子、正交及中心组合设计响应面分析优化发酵培养基。结果表明在培养基中添加柠檬酸不但可以促进细胞生长与糖耗速度,还可以缩短发酵周期,提高2,3-丁二醇的产量。采用优化后的培养基,2,3-丁二醇的产量由14.03g/L增加到39.27g/L,提高了近3倍。