响应面法优化γ-聚谷氨酸发酵培养基的研究

采用响应面法对γ-聚谷氨酸发酵培养基成分进行优化.首先用Plackett-Burman(PB)设计对培养基中相关影响因素的效应进行评价,筛选出3个有显著影响效应的因素,分别为蛋白胨、谷氨酸及硫酸锰.然后进行最陡爬坡实验逼近最佳响应面区域,最后通过Box-Behnken设计及响应面分析确定了主要影响因素的最佳浓度.在优化的培养基中,γ-聚谷氨酸的产量达到28.91 g/L,比优化前的12.5 g/L提高了2.31倍.     

利用响应面法优化丙酮酸发酵培养基

采用响应面法对丙酮酸产生菌光滑球拟酵母(Torulopsis glabrata)TP19的发酵培养基进行了优化。用Plackett-Burman方法对影响发酵各因素的效应进行评价,筛选出有显著效应的3个因素:硫酸铵、葡萄糖和烟酸;通过中心组合实验及响应面分析优化了这3个主要因素。采用优化后的条件进行摇瓶发酵,丙酮酸产量为42.4 g/L。进行5L自控发酵罐发酵,丙酮酸产量为44.8g/L,比优化前提高了16.2%。     

利用响应面法优化γ-氨基丁酸液体发酵

通过响应面分析的方法对γ-氨基丁酸(GABA)的发酵条件进行优化.在前期单因素试验的基础上,首先利用Plackett-Burman(PB)法筛选出对乳酸菌液体发酵产GABA的4个主要的影响因素:L-谷氨酸钠(L-MSG)、大豆蛋白胨、CaCl2和MnSO4·H2O.第二步用 最陡爬坡路径逼近最大产量区域.最后由中心组合试验及响应面分析确定了主要影响因素的最佳条件.在优化条件下,GABA的产量为21.03g/L,比优化前的11.58g/L提高了81.61％.     

响应面法优化β-聚苹果酸发酵培养基的研究

采用响应面法对出芽短梗霉菌发酵制备β-聚苹果酸的培养基进行优化。使用Plackett-Burman(P-B)实验设计对培养基中相关因素进行评价,筛选出有显著影响效应的因素。通过最陡爬坡实验、中心复合实验设计及响应面分析确定主要影响因素的最佳浓度及回归模型,并经实验验证模型的可行性。优化后三种显著影响因素:葡萄糖、丁二酸铵和碳酸钙,最佳浓度分别为:110.91、3.66、45.30g/L,β-聚苹果酸的发酵产量达到41.36g/L,较优化前的20.74g/L提高了199%。     

屎肠球菌BC-3 产类细菌素发酵培养基的优化

通过Plackett-Burman 设计法对影响屎肠球菌(Enterococcus faecium)BC-3 产类细菌素发酵培养基的10 个因素进行评价,筛选出具有显著效应的3 个因素：蛋白胨、牛肉膏、柠檬酸二铵。用最陡爬坡路径逼近类细菌素最大产量响应区域,并通过响应面分析法确定主要影响因素的最佳水平组合为蛋白胨33.1g/L、牛肉膏55.6g/L、柠檬酸二铵4.9g/L。优化后培养基发酵液抑菌圈直径达到17.13mm,比优化前提高了50.79%。     

枯草芽孢杆菌BSD-2产抗菌肽发酵培养基的优化

为了提高枯草芽孢杆菌BSD-2抗菌肽的产量,应用响应面法对发酵培养基进行优化。采用Plackett-Burman设计对培养基中相关影响因素的效应进行评价,筛选出3个重要因素依次为蛋白胨、淀粉和豆饼粉;然后进行最陡爬坡试验逼近最佳响应面区域;最后通过Box-Behnken设计及响应面分析法确定最佳培养基配方为：蛋白胨14.29g/L、淀粉14.07g/L、豆饼粉6.49g/L、CaCO3 2.0g/L、MgSO4 1.0g/L。拟合实验模型结果显示,发酵液抗菌肽的产量增加为原来的1.77倍。     

利用响应面分析法优化γ-氨基丁酸发酵培养基

通过响应面分析的方法对发酵生产γ 氨基丁酸(GABA)的培养基进行优化.利用二水平正交试验考察葡萄糖、豆饼粉、玉米浆、K2HPO4、吐温 80、起始pH值和谷氨酸钠(MSG)对发酵生产GABA的影响.利用极差分析找出主要影响因子:分别为豆饼粉、玉米浆和葡萄糖.利用中心组合设计与响应面分析进一步考察主要影响因子并确定了最佳培养基的组成.在优化培养基中,GABA产量增加约4倍,达到3.63g/L,实验值与预测值基本相符.     

响应面分析优化ε-聚赖氨酸发酵培养基

采用Plackett-Burman 试验设计及响应面分析法, 对一株白色链霉菌发酵ε-聚赖氨酸培养基进行优化.首先利用 Plackett-Burman 试验设计筛选出显著影响产ε-聚赖氨酸的因素, 再利用最陡爬坡路径逼近最大响应区域, 最后在此基础上利用中心组合试验及响应面回归分析确定最优培养基. 结果表明, 葡萄糖、(NH4)2SO4与ε-聚赖氨酸产量存在显著的相关性,其最适浓度分别为33.196,8.572 g/L,在优化条件下,ε-聚赖氨酸产量达到(2.491±0.124)g/L与预测值2.543 139 g/L非常接近,产量提高了63.6%.     

响应面法优化无色素产普鲁兰菌株UVMU3-1培养基成分

以Plackett-Burman(PB)设计结合响应面(RSM)分析法对无色素产普鲁兰突变菌株UVMU3-1发酵培养基7种营养成分配比进行优化。结果表明:葡萄糖、KH2PO4添加量显著影响普鲁兰产量。最陡爬坡试验使2个显著因素的水平取值逼近最大响应区域。中心组合设计结合RSM分析确定产普鲁兰最优培养基配比为:葡萄糖67g/L、KH2PO45.18g/L、(NH4)2SO45g/L、NaNO310g/L、MgSO4.7H2O 0.5g/L、酵母粉2g/L、吐温-80 10mL/L,预测最大响应值19.94g/L。实际验证普鲁兰产量19.98g/L,与预测相符,普鲁兰产量较优化前提高163%。     

响应面分析法优化一株窖泥源酪丁酸梭菌（Clostridium tyrobutyricum）RL1菌株产丁酸发酵培养基

从某浓香型白酒窖泥中筛选出1株高产丁酸的酪丁酸梭菌(Clostridium tyrobutyricum)RL1菌株,采用响应面分析法对其产丁酸培养基进行优化研究。首先采用Plackett-Burman设计对基础培养基中9个主要因素进行筛选,确定出对丁酸产量影响显著的3个因素,依次为葡萄糖、碳酸钙和蛋白胨。对上述显著因素利用最陡爬坡试验逼近最大产酸响应区域,最后通过Box-Behnken设计及响应面分析确定最佳培养基总成分组成为:葡萄糖85.29 g/L,酵母粉7.5 g/L,蛋白胨9.37 g/L,氯化钠7.5 g/L,乙酸钠4.5 g/L,磷酸氢二钾2.5 g/L,七水合硫酸镁0.3 g/L,硫酸铵1.5 g/L,七水合硫酸亚铁0.015 g/L,硫代乙醇酸钠0.5 g/L,碳酸钙11.6 g/L。优化后培养基的丁酸浓度为22.96 g/L,较优化前的14.23 g/L提高了61.35%。     

响应曲面优化柠檬酸淀粉清料发酵培养基

运用响应面法对淀粉清料发酵生产柠檬酸的培养基进行了优化。根据单因素实验结果,利用Plackett-Burman设计对相关因素进行评估并筛选出具有显著效应的3个因素:玉米浆、尿素、p H。用最陡爬坡实验逼近以上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,确定其最佳培养基:玉米浆5.15g/L、尿素1.83g/L、初始p H=4.15、磷酸氢二钾0.4g/L、硫酸镁0.2g/L。在优化培养基条件下,淀粉清料发酵柠檬酸产量为147.52g/L,比优化前提高了约12.19%,与玉米粉带渣发酵相比,柠檬酸平均产量和转化率都提高了约10%,发酵残糖降低了约88%。     

解淀粉芽孢杆菌fmbj37产γ-聚谷氨酸发酵培养基的优化

为了提高解淀粉芽孢杆菌fmbj37产γ-聚谷氨酸的产量,采用响应面法优化其发酵培养基成分。首先用Plackett-Burman(PB)设计对培养基中9个组分的重要性进行评价,筛选出3个关键影响因素:蔗糖、谷氨酸钠和磷酸氢二钾。然后进行最陡爬坡实验确定最佳响应面区域,最后通过响应面分析得到蔗糖、谷氨酸钠和磷酸氢二钾的最佳浓度。结果表明,经优化得到的最佳培养基成分为:蔗糖115 g/L、谷氨酸钠59.35 g/L、磷酸氢二钾2.85 g/L、蛋白胨10 g/L、硫酸镁1.5 g/L、氯化钾1 g/L、硫酸亚铁0.0006 g/L、硫酸锰0.025 g/L、硫酸铜0.00064 g/L,在该培养基中γ-聚谷氨酸的产量达到(41.2±0.51)g/L,比优化前的5.2 g/L提高了6.9倍。     

利用响应面法优化L-苏氨酸发酵条件

采用响应面设计方法对E.coli TRFC苏氨酸发酵培养基及培养条件进行了优化。用部分因子分析法研究了原始发酵培养基及培养条件对响应值的影响程度,发现蔗糖的质量浓度及接种量对苏氧酸产量的影响显著。利用最陡爬坡实验、中心旋转组合设计结合响应面分析确定了蔗糖的质量浓度及接种量(58.739 g/L,3.46%)。在优化条件下进行5L发酵罐实验,L-苏氨酸的产量达到121.20 g/L,比未优化条件下提高了12.43%。     

响应面法优化隐甲藻产DHA的培养基

利用响应面法优化隐甲藻产DHA的培养基,在8种因素的单因素试验基础上,采用Plackett-Burman设计筛选出葡萄糖和胰蛋白粉为显著影响因子,维持其他组分浓度在低水平不变,对以上2因子爬坡逼近最大响应区域后利用中心组合设计和响应面分析得到最高点和主要因子的浓度。优化后的培养基组成为:葡萄糖30.54g/L,胰蛋白粉5.03g/L,酵母粉4g/L,甘油20g/L,不添加MgCl2和维生素溶液,其他组分同460培养基,在此培养基条件下,DHA产量达(907.54±1.02)mg/L,是优化前产量的2.48倍。     

短乳杆菌生产γ-氨基丁酸培养基的优化

γ-氨基丁酸(GABA)也称氨酪酸,是一种重要的抑制性神经递质,它参与多种代谢活动,具有很高的生理活性。本实验采用单因素、正交设计和SAS响应面分析的方法对以MRS为基础的GABA发酵培养基进行了优化,确定了葡萄糖为最适碳源,黄豆粉和玉米浆为混合氮源,并确定了葡萄糖、黄豆粉和玉米浆的最佳发酵培养基添加量,使GABA产量达到了27.12g/L,比原始培养基的14.03g/L提高了93.30%。     

产高光学纯度L-乳酸菌株HY-38发酵培养基优化

以产L-乳酸光学纯度为99.3%的粪肠球菌（Enterococcus faecium）HY-38作为出发菌株,通过Plackett-Burman试验设计确定影响L-乳酸的产量的主要因素,筛选出3个有显著影响效应的因素,分别为葡萄糖、酵母膏及乙酸钠,最陡爬坡试验逼近影响因素最佳值区域,采用Box-Behnken设计及响应面分析对L-乳酸发酵培养基成分进行优化。结果表明,L-乳酸发酵培养基成分确定为葡萄糖148 g/L、酵母膏12.4 g/L、碳酸钙80 g/L、乙酸钠5.0 g/L、磷酸二氢钾1.0 g/L、硫酸镁1.2 g/L、硫酸锰0.04 g/L,在此条件下,L-乳酸的产量达到134.7g/L,比优化前（108.3 g/L）提高了24.3%。     

响应面法优化嗜热厌氧代谢工程菌发酵产乙醇的培养基

利用响应面法优化嗜热厌氧代谢工程菌产乙醇的培养基,在单因素实验基础上,采用Plackett-Burman 设计对影响嗜热厌氧代谢工程菌发酵产乙醇的重要培养基组分进行了筛选,确定主要影响因子为葡萄糖、木糖和酵母提取物.再用最陡爬坡实验逼近最大响应区域.最后用中心组合设计和响应面分析法,确定了主要影响因子的浓度.优化后的培养基组成为葡萄糖13.07g/L,木糖9.58g/L,酵母提取物3.78g/L,其他组分浓度同MTC培养基,不添加一水半胱氨酸盐酸盐和二盐酸吡哆氨.在此培养基条件下,乙醇产量和乙醇得率分别为(6.102±0.21)g/L和(0.38±0.012)g/g,是优化前产量的1.46倍.     

响应面法优化面包酵母菌种子培养基的研究

目的:通过对面包酵母菌的生长条件进行优化来提高酵母菌的产量。方法:首先利用Plackett-Burman设计评价影响面包酵母菌生长的因素,筛选出具有显著效应的三个因素,在此基础上用最陡爬坡路径逼近最大菌生长区域后,利用响应面中心组合设计优化了显著因素的水平。结果:具有显著效应的三个因素分别为蔗糖、K2HPO4和CaCl2,三者最佳浓度分别为119·98、0·4652,0·185g/L。优化后酵母菌细胞浓度提高到4·69×108cfu/mL,比初始生物量(9·02×107cfu/mL)提高了5倍以上。结论:Plackett-Burman实验和响应面相结合的实验方法优化了酵母菌培养基,可大大提高酵母的产量,有望用于大规模生产。     

响应面法优化裂殖壶菌突变株的发酵培养基

通过单因素试验和响应面设计相结合,对裂殖壶菌(Schizochytrium limacinum)突变株产DHA的发酵培养基进行了优化。首先通过单因素试验考察发酵培养基主要成分为葡萄糖、谷氨酸钠、酵母膏和海水晶。经响应面优化发现,当发酵培养基中葡萄糖85.99 g/L、谷氨酸钠11.86 g/L、酵母膏8.16 g/L、海水晶20.16 g/L,DHA产量理论预测值可达到6.10 g/L,优化后的DHA产量比优化前提高了11.13%。在50 L发酵罐上发酵培养,DHA产量为10.32 g/L发酵液,为摇瓶培养时的1.69倍。     

芭蕉芋糖浆发酵生产丁二酸培养基的优化

以芭蕉芋糖浆为主要原料,利用琥珀酸放线杆菌(Actinobacillus succinogenes)CGMCC1593发酵生产丁二酸。单因素试验表明,培养基中总糖、玉米浆和磷酸盐对发酵有显著影响,利用响应面分析法(RSM)对培养基成分进行优化,并建立了各因素与丁二酸产量之间的数学模型。当各参数取值分别为总糖89.66 g/L,磷酸盐4.46g/L,玉米浆38.55 g/L,丁二酸最大估计值为62.92 g/L。优化后丁二酸产量比优化前提高了22.7%,与响应面预测极值基本相符。