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实验设计法优化核酸酶P1的发酵培养基 总被引:5,自引:0,他引:5
采用实验设计法研究了碳源、氮源和磷源等因素对桔青霉(Penicillium citrinum)M02发酵产核酸酶P1的影响. 实验结果表明,含有玉米浆的复合氮源可以明显地提高核酸酶P1的产量. 同时通过两轮实验建立了一个可以较好预测实际发酵的二次模型,并依据此模型优化了碳源、氮源以及磷源的组成,优化后的产核酸酶P1的发酵培养基组成为(g/L):葡萄糖38.73,蛋白胨1.91,玉米浆1.84, KH2PO4 0.6, K2HPO4×3H2O 0.6, MgSO4 0.4, CaCl2 0.4, ZnSO4×7H2O 0.4. 用此培养基进行发酵,实际产酶水平为648.3 U/ml,与优化前的380 U/ml相比提高了约70%. 此外,还初步探讨了玉米浆促进P1酶发酵的机理,这是因为玉米浆与蛋白胨相比含有了较多有利于P1酶发酵的氨基酸,如甘氨酸、丙氨酸以及丝氨酸等. 相似文献
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近年来,微电子技术进入到纳电子/集成微系统时代,SIP(System in Package)和SOC(System on Chip)是微系统实现的两种重要技术途径;基于神经网络的深度学习技术在图形图像、计算机视觉和目标识别等方面得以广泛应用。卷积神经网络的深度学习技术在嵌入式平台的小型化、微型化是一项重要研究领域。如何将神经网络轻量化和微系统相结合,达到性能、体积和功耗的最优化平衡是一难点。介绍了一款将SIP技术和基于FPGA的卷积神经网络相结合的微系统实现方案,它以Zynq SOC和FLASH、DDR3存储器为主要组成,利用SIP高密度系统封装技术进行集成,在其中的PL端(FPGA)采用HLS来设计CNN(Convolutional Neural Network,卷积神经网络)中的卷积层和池化层,生成IP核,分时复用构建微系统,设计实现了Micro_VGGNet轻量化模型。测试采用MNIST手写数字数据集作为训练和测试样本,该微系统能够实准确识别手写数字,准确率达到98.1%。体积仅为30 mm×30 mm×1.2 mm,在100 MHz工作频率下,?图像处理速度可达到20.65 FPS,功耗仅为2.1 W,实现了轻量化神经网络微系统的多目标平衡(性能、体积和功耗)。 相似文献
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酶法制取1,6—二磷酸甲糖的工艺研究 总被引:2,自引:0,他引:2
主要研究了不同质量分离剂地酵母细胞的通透性以及酶活的影响和酶法合成FDP的工艺条件、针地糖酵解过程中的各种间代谢产物的理化特性不同,采用阴离子交换树脂分离FDP,用酒精一媒晶剂体系结晶FDP。产品的总收率和纯度分别为75-80%和99.5%。 相似文献
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