响应面方法在优化微生物培养基中的应用

多种统计优化方法已被成功地运用于微生物培养基优化工作中，本文根据响应面分析法的基本原理，针对响应面方法的优，点、试验设计的方法以及实验数据的处理进行了简述，并结合里氏木霉RutC-30发酵生产纤维素酶培养基成分的确定说明了响应面方法的具体应用。     

微生物培养基的设计优化探讨

通过对微生物培养基成分的组成、培养基的设计、培养基的优化方法三个方面进行研究,得出培养基成分的组成是关键,只有确定成分,才能设计培养基的条件,从而进一步优化培养基。研究结果表明,优化的最佳方法是响应面优化设计法,其次是正交实验设计法,最后才是单因素试验法。     

响应面优化褐黄孢链霉菌原生质体再生培养基

本实验以再生率作为考察指标,采用单因素和响应面法优化了褐黄孢链霉菌原生质体再生培养基中的三种成分,确定其最佳浓度组合为：磷酸二氢钾0.13g/L、L-脯氨酸5.48g/L、聚乙烯吡咯烷酮0.18g/L。在优化后的再生培养基中原生质体再生率达到17.2%,与模型预测值16.7%拟合较好。结果表明,响应面法是优化原生质体再生培养基的一种有效方法。     

响应面法优化普鲁兰多糖发酵培养基

采用响应面分析法对出芽短梗霉生产普鲁兰多糖的发酵培养基进行优化。采用Plackett-Burman实验筛选出影响普鲁兰多糖产量的主要因素为蔗糖、NaCl和FeSO4,利用最陡爬坡路径逼近响应区域,应用Box-Behnken设计和响应面分析优化得到最佳发酵培养基,发酵单位较优化前提高了30.1%。     

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.     

利用响应面方法优化光合细菌Rhodospirillum Rubrum S1培养基

试验采用响应面方法优化光合细菌Rhodospirillum Rubrum S1培养基.结果表明:培养基成分中柠檬酸、牛肉膏、MgSO4和FeSO4对于光合细菌的生长影响最为显著.最优培养基配方:柠檬酸为3.5291 g/L、牛肉膏为3.3190 g/L、MgSO4为0.5083 g/L、FeSO4为0.0194 g/L.此时最大响应值为13.77 mg/L.验证实验结果表明,采用优化后的培养基,光合细菌的类胡萝卜素产量达到13.69 mg/L,与理论值相差0.58％.因此,利用响应面法对光合细菌的培养基进行优化合理可行.     

响应面法优化嗜酸乳杆菌乳清培养基

筛选嗜酸乳杆菌(Lactobacillus acidophilus La-1)低成本培养基并用响应面法进行优化。从玉米粉培养基、酵母浸出液培养基、乳清粉培养基、麦芽汁培养基中筛选嗜酸乳杆菌基础培养基。利用Plackett-Burman设计确定重要因子,最陡爬坡试验确定因素水平,最后用响应面法优化最佳培养基配方。优化得到乳清培养基为乳清粉12.99%(w/v)、葡萄糖2.75%(w/v)、NH4H2PO4 0.52%(w/v)。采用优化的培养基,以4%接种量接种La-1菌种子液,37℃培养22h,菌体密度为1.93×109 cfu/mL。     

透明质酸产生菌发酵条件优化

通过对于透明质酸产生菌发酵培养基,利用Placken-Burman设计及响应面试验分析了摇瓶培养基成分,确定了最适合的摇瓶发酵培养基.通过小型发酵罐的研究确定了透明质酸的发酵工艺.实验结果表明,利用响应面实验优化的培养基组分简单.透明质酸的产量达到5.23 g/L,分子量为2.0×106u.     

响应面法优化芽孢杆菌FC96培养基组分的研究

为了提高芽孢杆菌FC96在液体发酵培养基中的生物量,采用响应面法对其培养基组分进行优化。通过单因素试验确定对芽孢杆菌FC96具有最佳增菌效果的碳源、氮源和无机盐,利用响应面分析法优化培养基组分的最佳配比。试验结果表明,单因素试验确定的最佳碳源、氮源和无机盐分别是葡萄糖、牛肉膏和磷酸二氢钾,响应面法优化芽孢杆菌FC96最佳培养基组成为葡萄糖12.11g/L、牛肉膏23.31g/L和磷酸二氢钾2.33g/L。模型预测的最高活菌数为2.85×109cfu/mL。在未优化培养基中的活菌数为2.32×109cfu/mL。在优化的最佳培养基中,验证试验的最高活菌数为2.97×109cfu/mL,菌数比优化前提高了28%,试验值与预测值的误差为4.21%。     

植物乳杆菌黄秋葵汁培养基的响应面优化

采用Box–Behnken设计对添加黄秋葵汁的植物乳杆菌培养基成分进行响应面优化研究。通过单因素实验并结合SPSS软件分析筛选出影响植物乳杆菌还原糖利用率的显著性影响因子为菌种接种量、p H、柠檬酸三铵和葡萄糖。经过响应面优化后葡萄糖含量为1.02%,柠檬酸三铵含量为0.64%,p H为6.74,接种量为3.98%。优化后菌体的生长情况明显高于优化前的秋葵汁培养基中的生长,接近MRS培养基中的生长情况。     

黑曲霉β-葡萄糖苷酶发酵培养基的优化

用响应面方法对黑曲霉(Aspergillusniger)ZJ1生产β-葡萄糖苷酶的培养基进行了优化。首先用部分因子设计对培养基组分稻草粉、麦麸、大麦粉、(NH4)2SO4及pH对β-葡萄糖苷酶活性的影响进行了评价,并找出主要影响因子为稻草粉和(NH4)2SO4,两者均为负影响,其它组分对酶活没有显著影响;再用最陡爬坡路径逼近最大响应区域;最后用中心组合设计及响应面分析确定主要影响因子的最佳浓度。经响应面分析获得的优化培养基组成(g/L)为:稻草粉7.02,麦麸16.65,大麦粉16.65,(NH4)2SO42.44,KH2PO40.5,MgSO4·7H2O0.5。经优化后,β-葡萄糖苷酶酶活性达到403.7U/mL。     

响应面法优化产细菌素屎肠球菌BC-3发酵培养基

响应面分析法优化屎肠球菌BC-3产细菌素的培养基。采用不同的培养基对屎肠球菌BC-3进行培养,筛选出最适培养基。结合单因素法和响应面分析法,优化出最适屎肠球菌BC-3产细菌素的发酵培养基配比。结果表明:屎肠球菌BC-3产细菌素的最佳培养基为蛋白胨27.11g/L,牛肉膏51.65g/L,磷酸氢二钾4.78g/L,在此条件下,细菌素的产量最高,抑菌圈达到最大,为13.21mm,比优化前提高了42.81%。     

响应面法优化γ-氨基丁酸发酵培养基

利用SAS软件中的二水平设计和响应面分析法,对发酵生产-γ氨基丁酸(GABA)的培养基进行了优化。以MRS培养基作为基础培养基,采用Plackett-Burman(PB)设计对培养基中相关影响因素的效应进行评价并筛选出了有显著效应的葡萄糖、碳氮比及MnSO4.H2O浓度,其他因素对GABA产量的影响不显著。然后用Box-Behnken设计及响应面分析确定了主要影响因素的最佳条件,在优化的培养基中,GABA的产量达到6.02g/L,比优化前的4.35g/L提高了38%。     

基于响应面法的鲁氏酵母发酵培养基优化

鲁氏酵母（Zygosaccharomyces rouxii ）是酱油及酱类生产中风味形成的重要微生物之一。为了获得大量菌体,采用响应面法（RSM）对鲁氏酵母CCTCC M 2013310培养基进行了优化,Plackett-Burman（PB）设计对培养基中相关影响因素的效应进行评价,结果表明,葡萄糖、玉米浆和磷酸二氢钾对生物量影响显著。由中心组合及响应面分析优化确定优化培养基为葡萄糖12.03%,玉米浆2.24%,酵母粉1%,磷酸二氢钾0.26%,甘油3%,VB1 0.001%。优化培养基的生物量为28.28 g/L,比未优化前提高了4.5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.     

嗜酸乳杆菌增殖培养基的响应面优化

采用Plackett-Burman法、最陡爬坡试验和Box-Behnken设计对嗜酸乳杆菌培养基成分进行响应面优化研究。通过Plackett-Burman法筛选出影响菌体浓度的显著因素为葡萄糖、CaCO3和番茄汁。经响应面优化后,得到葡萄糖、CaCO3和番茄汁的最佳浓度分别为3.2%、0.84%和33%。优化后的增殖培养基中,菌体浓度可达4.78×109cfu/mL,是MRS配方浓度的2.18倍。     

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。     

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%。     

响应曲面法优化鼠李糖乳杆菌L7-13增菌因子

采用响应面方法对鼠李糖乳杆菌L7-13的增菌因子进行了优化。以MRS培养基作为基础培养基,在此基础上添加增菌因子;采用单因素实验设计法,对几种乳酸菌生长促进因子对鼠李糖乳杆菌L7-13的增菌影响进行评价;筛选出对鼠李糖乳杆菌L7-13增菌效果显著的3种物质以其最佳添加量;然后用旋转中心组合设计及响应面分析法确定了3种显著增菌因子的最佳配比。在优化后的培养基中,鼠李糖乳杆菌L7-13的菌体浓度达到8.1×1010mL-1,比优化前的活菌数7.9×108mL-1提高了近百倍。表明此增殖优化培养基适于鼠李糖乳杆菌L7-13菌株的生长繁殖。     

植物乳杆菌发酵培养基的优化及其高密度培养技术

应用响应面法优化植物乳杆菌培养基配方以及利用中和法与指数流加法优化植物乳杆菌高密度培养的发酵条件。在单因素试验基础上,进一步采用SAS软件进行中心组合设计和响应面法优化发酵培养基。优化后的培养基配方为：葡萄糖质量分数5.43%、蛋白胨质量分数0.98%、K2HPO4质量分数0.59%。利用15L全自动发酵罐,在接种量3%、pH6.5、培养温度35℃的最佳条件下,采用氨水中和发酵培养基和指数流加碳、氮源,最终发酵液中植物乳杆菌菌体浓度达到9.3×109CFU/mL。