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基于遗传算法进化的人工神经网络,以葡萄糖为原料,对出芽短梗霉产普鲁兰多糖的发酵培养条件进行优化。首先通过单因素试验和Plackett-Burman实验筛选显著因素,再进行Box-Behnken实验建立数据样本,最后利用Matlab建立神经网络模型寻找最优解。结果表明,葡萄糖和酵母抽提物对普鲁兰多糖的合成具有显著的正效应,K2HPO4对普鲁兰多糖的合成具有显著的负效应。遗传算法-人工神经网络的决定系数与相对误差分别为0.998 8与1.72%。最终优化获得普鲁兰多糖发酵的最佳培养基组分为葡萄糖150 g/L,酵母抽提物7.1 g/L,MgSO4·7H2O 1.4 g/L,K2HPO4 7 g/L,NaCl 7 g/L,自然pH。在此条件下,普鲁兰多糖的产量为83.25 g/L,较优化前提高了79.73%。经济分析表示优化后的培养基成本较优化前降低了约70%。该研究结果为普鲁兰多糖的工业化生产提供了数据支撑,有助于提升普鲁兰多糖在行业中的竞争力。 相似文献
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运用正交试验理论,对L-乳酸高产突变株NAF-032的优化摇瓶发酵条件作了初步研究,确定了优化的发酵培养基和发酵条件.优化发酵培养基为(g/L)葡萄糖140,氯化铵1,KH2PO40.3,MgSO4*7H2O0.25,ZnSO4*7H2O0.08;优化培养条件为34℃,摇床转速200r/min,装液量50mL(250mL容积三角瓶),一次性添加CaCO380g/L调节pH值.米根霉NAF-032的摇瓶发酵L-乳酸积累量可达94.28g/L. 相似文献
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枸杞果酒低温发酵工艺优化及挥发性风味物质分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以枸杞汁为原料,感官评价为考察指标,利用单因素试验与正交试验优化枸杞果酒的发酵工艺,同时利用顶空固相微萃取结合气相色谱质谱联用(HS-SPME-GC-MS)技术分析枸杞果酒中挥发性风味物质种类及相对含量。结果表明,枸杞果酒最佳发酵工艺为初始pH值6.0,初始糖度16%,接种量0.7%,18 ℃条件下静置发酵8 d。在此优化条件下,枸杞果酒的感官评分为96分,酒精度为6.28%vol,残糖量为8.33 g/L;通过分析其挥发性风味物质发现,枸杞果酒中共检测出40种化合物,相对含量较高的为醇类和酯类,共占总挥发性成分的71.09%,发酵过程对酒体产生了影响,醇类和酯类对枸杞果酒的香味起着积极的作用。 相似文献