神经元网络在谷氨酸发酵过程中的应用

针对谷氨酸发酵难以建立精确的数学模型这一问题,提出一种基于人工神经网络（ANN）的菌体浓度预测方法.首先对历史数据进行主元分析,提取特征信息,然后用实际生产过程中的训练数据训练神经网络,建立主元之间内部非线性关系,得到关于菌体浓度的非参数模型.仿真结果表明：该非参数模型泛化能力较强,并能达到很高的预测精度.     

聚L-谷氨酸／铁氰根修饰玻碳电极的制备及其对镉离子的识别

制备了聚L-谷氨酸/铁氰根修饰电极,研究了镉离子在该修饰电极上的电化学行为,建立了一种测定痕量镉离子的新方法,该方法简便准确,检测下限可达2.5×10-9 mol/L,在4×10-9～3×10-5 mol/L的浓度范围内,峰电流与Cd2 的浓度呈良好的线性关系.该电极可用于测定水中镉的含量,结果令人满意.     

过渡金属谷氨酸希夫碱配合物的合成及表征

利用模拟酶催化氧化的方法合成了五种谷氨酸希夫碱过渡金属配合物Mn(Glu -Sal)、Fe(Glu-Sal)、Co(Glu -Sal)、Ni(Glu -Sal)、Cu(Glu -Sal) ,对配合物进行了热重———差热分析、红外光谱分析、XPS分析 ,用ICP法测定了配合物的金属含量 ,配合物的结构分析与目标基本吻合。     

过渡金属谷氨酸希夫碱配合物的合成及表征

利用模拟酶催化氧化的方法合成了五种谷氨酸希夫碱过渡金属配合物Mn（Glu-Sal)、Fe(Glu-Sal)、Co（Glu-Sal）、Ni(Glu-Sal）、Cu(Glu-Sal），对配合物进行了热重－－差热分析、红外光谱分析、XPS分析，用IPC法制定了配合物的金属含量，配合物的结构分析与目标基本吻合。     

L—组氨酸产生菌的选育

以谷氨酸棒杆菌（Corynebacterium glutamicum)ATCC-13761为出发菌株，经硫酸二乙酯（DES）和亚硝基胍（NTG）诱变处理，D-组氨酸（D-His)、6-氮鸟嘧啶（6-AU）等结构类似物平板和以L-组氨酸（L-His)为惟一氮源平板定向筛选，获得一株L-组氨酸产生菌H-24（D-His^r6-AU^r Hisase^-）。在加有150g/l葡萄糖、35g/L硫酸铵以及10mL/L玉米浆的发酵培养基中发酵72h，产L-组氨酸1.6g/L。     

PLLA/PBLG嵌段共聚物的合成及其结构表征

以L-丙交酯(LLA)为原料,在催化剂辛酸锡酯Sn(Oct)2的作用下,利用聚(γ-谷氨酸苄酯)的活性端氨基引发LLA进行开环聚合,合成了聚L-丙交酯 (PLLA)与聚(γ-谷氨酸苄酯)(PBLG)的共聚物,对反应条件的各项因素进行了讨论,确定了最佳反应条件是:m(催化剂):m(PBLG)=1:1;反应温度120℃;反应时间6h.并利用红外、核磁和凝胶渗透色谱方法对产物的结构进行表征.结果表明,所制备的共聚物为PLLA/PBLG/PLLA三嵌段共聚物.     

Bacillus subtilis B53合成聚谷氨酸的分批发酵过程分析

利用5 L发酵罐,探讨了枯草芽孢杆菌B53在甘油、谷氨酸、柠檬酸等为碳氮源的培养基上的分批发酵过程.结果表明:在发酵过程中pH值在6.7-5.5范围内缓慢下降,菌体在发酵前期短粗,中期变得细长弯曲,发酵后期有芽孢产生;同柠檬酸和谷氨酸的消耗相比,甘油的代谢比较快,在甘油消耗比较快的阶段伴随γ-PGA的快速合成;γ-PGA从发酵12 h后能够检测到,84 h左右达到最高,之后有所降低;γ-PGA的相对分子质量在发酵54 h以前基本没有变化,但之后相对分子质量范围逐步变宽;分批发酵产量达18.61 g/L.     

聚谷氨酸苄酯-co-聚谷氨酸共聚物的制备

为了改善聚谷氨酸苄酯的亲水性和提供可反应的功能基团，在聚谷氨酸苄酯的二氯甲烷和苯的混合溶液中通入干燥的溴化氢气体，通过脱酯反应得到了聚谷氨酸苄酯的部分水解产物．经FTIR、^1H—NMR、XPS、XRD分析表明，经过脱酯反应，聚谷氨酸苄酯失去一部分的苄基，成功地得到了聚谷氨酸苄酯-co-聚谷氨酸共聚物（PBLG-co-PGA）．元素分析结果表明，与溴化氢作用的时间越长，聚谷氨酸苄酯的水解程度越高，则羧基含量也越高．