利用响应面法优化γ-聚谷氨酸发酵培养基

利用筛选出的枯草芽孢杆菌发酵生产γ-聚谷氨酸,并对其发酵培养基进行优化。首先采用逐因子试验法寻找出各因素的参考范围。在此基础上,利用Plackett-Burman试验筛选出显著影响γ-PGA产量的3个主要因素:酵母粉、谷氨酸钠和CaCl2。用最陡爬坡试验逼近最大产γ-PGA的区域。然后利用Box-Behnken试验对显著因素进行优化,得酵母粉、谷氨酸钠和CaCl2的最佳浓度分别为4.18g/L、76.89g/L和0.1422g/L。在优化后发酵培养基条件下,γ-PGA的产量达到了43.26g/L,比初始γ-PGA产量提高了1.035倍。     

γ-聚谷氨酸产生菌发酵培养基的响应面法优化研究

利用从纳豆中筛选得到的一株纳豆芽孢杆菌发酵生产γ-聚谷氨酸(γ-PGA)。在单因素优化实验的基础上,通过响应面法对发酵培养基进行优化,得到最佳培养基配方为蔗糖43.92 g/L、大豆蛋白胨7.00 g/L、谷氨酸钠46.32 g/L,γ-PGA产量由原来的7.253 g/L提高到11.794 g/L。     

γ-氨基丁酸产生菌的筛选及培养基优化

采用纸层析法对南京地区多个不同场所采集的土样进行了菌种分离纯化,筛选到一株产γ-氨基丁酸（γ-aminobutyric acid,GABA）的菌株X-1,经形态特征与16S rDNA序列分析鉴定为巨大芽孢杆菌。通过单因素和正交试验对其发酵培养基进行优化,得到最佳培养基成分为葡萄糖30.0 g/L、蛋白胨30.0 g/L、K2HPO4 0.6 g/L、磷酸吡哆醇0.3 g/L、L-谷氨酸钠10.0 g/L、NaNO3 3.0 g/L、MgSO4·7H2O 0.5 g/L、FeSO4·7H2O 0.01 g/L。在此条件下,GABA浓度可达21.57 mmol/L,比优化前GABA浓度提高了3.83 倍。     

枯草芽孢杆菌TKPG011聚谷氨酸发酵培养基的优化

本文通过单因素试验和正交实验设计研究了碳源、氮源、前体物L-谷氨酸钠和初始pH对Bacillus subtilis TKPG011生物合成γ-PGA的产量的影响,结果表明优化后的发酵培养基为:葡萄糖50g/L,酵母膏10g/L,L-谷氨酸钠30g/L,初始pH值6.5,K2HPO41.5g/L,MgSO4·7H2O0.5g/L。采用优化培养基能使γ-PGA发酵产量达9.20g/L。     

γ-聚谷氨酸生产菌株的鉴定及发酵培养基优化

目的:鉴定一株高产γ-聚谷氨酸(γ-polyglutamic acid,γ-PGA)的菌株,并优化其发酵培养基。方法:以实验室前期诱变筛选出的菌株N-2出发,通过16s rDNA核酸序列分析,对该菌株进行了鉴定;采用单因素实验、响应面设计对菌株的发酵培养基进行优化,最终确定最佳培养基配方。结果:经过16s rDNA序列分析,菌株N-2被鉴定为Bacillus subtilis。通过Plackett-Burman(PB)试验,筛选出3个显著影响γ-PGA产量的因素:葡萄糖、谷氨酸钠和K₂HPO₄·3H₂O;用最陡爬坡试验逼近最大产量区后,利用box-behnken试验获得响应曲面最优解,确定葡萄糖、谷氨酸钠和K₂HPO₄·3H₂O的最佳浓度分别为42.93、44.85、2.39 g/L。经过54 h发酵γ-PGA终产量为28.51 g/L,比优化前提高了34.48%。结论:响应面法试验次数少、周期短,可以快速优化发酵培养基成分,结果可靠,是提高产量的有效途径。     

富含谷氨酸酿酒酵母的筛选及发酵培养基优化

从农家自酿葡萄酒中筛选出一株富含谷氨酸酿酒酵母菌（Saccharomyces cerevisiae）F-5,其26S rDNA核苷酸序列与S. cerevisiae TY12的26S rDNA核苷酸序列同源性为100%。以胞内谷氨酸含量为目标,采用响应面法对其发酵培养基进行了优化,建立糖蜜、工业蛋白胨和KH2PO4的二次回归模型,确定培养基最佳配方为：糖蜜（含30%蔗糖）100 mL/L、酵母浸粉10 g/L、工业蛋白胨20 g/L、MgSO4·7H2O 1 g/L、KH2PO4 0.5 g/L、FeSO4·7H2O 2 g/L。在此优化培养基中发酵培养24 h,胞内游离谷氨酸达到了3.29%,比优化前提高了87.8%。     

玉米秸秆水解液综合利用生产γ-聚谷氨酸

以玉米秸秆预处理以及酶水解得到的还原糖作为碳源发酵产γ-聚谷氨酸(γ-PGA),分别探究了葡萄糖、木糖、L-谷氨酸钠一水合物和金属离子对B.subtilisCGMCC1250生长以及γ-PGA生产的影响,在摇瓶中优化培养基组分,并进行发酵罐放大操作。结果表明:玉米秸秆经过稀碱预处理以及复合酶水解后,得到的混合糖质量浓度为(76.3±5.7)g/L,其主要成分是葡萄糖和木糖,两者比例为2.19∶1;在配制发酵培养基时添加40g/L的L-谷氨酸钠一水合物,及ZnSO_4·7H_2O0.29g/L、MnSO_4·7H_2O0.05g/L、FeCl_3·6H_2O0.11g/L,摇瓶发酵可得到产量为(20.5±2.70)g/L的γ-PGA;在3L发酵罐实验中采用补料分批发酵的方式生产可以提高产物产量,得到产量为25.6g/L的γ-PGA。     

细菌纤维素/γ-聚谷氨酸复合膜发酵条件的优化

在发酵培养基中添加γ-聚谷氨酸(γ-PGA),可以制备具有更优性能的细菌纤维素(BC)复合膜.采用响应面分析法优化细菌纤维素/γ-聚谷氨酸复合膜发酵生产工艺,首先通过Plackctt-Burman试验设计对影响复合膜发酵生产的8个因素进行筛选,得到3个关键影响因子:聚谷氨酸添加浓度,pH和γ-聚谷氨酸的添加时间;然后用最陡爬坡试验逼近响应值的最大区域;最后通过Box-Behnken设计及响应曲面分析确定了各考察因子的最佳取值:葡萄糖25g/L,柠檬酸6g/L,Na2HPO42g/L,γ-聚谷氨酸1.04g/L,γ-聚谷氨酸的添加时间4h,发酵初始pH5.0,温度30℃,发酵周期7d.在优化条件下复合膜的湿重达到61.07g/100mL培养基试验值与预测值误差为-3.05%,较初始培养基复合膜产量提高9 1.32%.     

枯草芽孢杆菌发酵生产聚-γ-谷氨酸的条件优化

为提高聚-γ-谷氨酸(poly-γ-glutamic acid,γ-PGA)产量,降低其生产成本,利用枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis),采用单因素试验及正交试验优化法,探究培养基组分及发酵条件对γ-PGA发酵产量的影响。结果表明:最佳培养基组成和培养条件为:蔗糖5%,谷氨酸钠6%,氯化铵0.3%,磷酸氢二钾2%,磷酸二氢钾0.1%,硫酸锰0.003%,p H 7.0,接种量为3%,发酵温度33℃,发酵时间48 h。与未优化前γ-PGA产量(15.8 g/L)相比,经优化后的产量达20.8 g/L,提高了31.65%。     

基于糖蜜原料的γ-聚谷氨酸发酵培养基优化

γ-聚谷氨酸（γ-polyglutamic acid,γ-PGA）是一种新型绿色高分子材料,被广泛应用于农业生产、食品、医药等众多领域。目前γ-PGA生产成本高,产量低等问题较为突出。为降低生产成本,该文以廉价甘蔗糖蜜作为碳源。利用单因素与响应面法优化发酵培养基。结果显示,最佳培养基组成为糖蜜可溶性固形物浓度8.68%、酵母膏浓度4.23 g/L、FeSO4·7H2O 浓度 0.78 g/L,味精浓度 80 g/L,γ-PGA 产量为（67.88±0.41）g/L,与预测值 67.17 g/L 非常接近,相较于优化前γ-PGA产量提高了1.19倍,为工业化生产奠定基础。     

高产纳豆激酶地衣芽孢杆菌工程菌全合成培养基优化

以产纳豆激酶的地衣芽孢杆菌基因工程菌BL10（pP43SNT-SsacC）为出发菌株,开展其全合成培养基的发酵优化研究。通过单因素试验和正交试验优化了全合成培养基成分,获得了最优的培养基组成（g/L）：葡萄糖30、NaNO3 30、谷氨酸钠20、柠檬酸钠15、MgSO4·7H2O 0.5、K2HPO4·3H2O 1.5、CaCl2 0.5,pH 7.2。在优化的全合成培养基中,纳豆激酶最高酶活力达到25.59 FU/mL,相比于初始培养基发酵活性（4.27 FU/mL）,提高了5 倍。对比分析了全合成培养基和半合成培养基的发酵产物,结果表明,全合成培养基可显著提高纳豆激酶的纯度,与半合成培养基相比,纳豆激酶比活力提高了2 倍。本研究获得了纳豆激酶的全合成培养基成分,显著提高了纳豆激酶发酵活性,并进一步提高了纳豆激酶发酵纯度。     

乳酸乳球菌生产γ-氨基丁酸条件的优化

采用析因设计和中心组合试验设计对乳酸乳球菌FJNU-GA1304产γ-氨基丁酸(γ-aminobutyric acid,GABA)的条件进行优化。完全析因设计优化后的细胞转化条件为:p H 3.5、反应温度40℃、反应时间24 h,谷氨酸钠质量浓度20 g/L和湿菌体质量浓度25 g/L;在单因素试验的基础上,通过筛选设计确定谷氨酸钠、玉米浆粉和葡萄糖质量浓度为主效因子。采用三因素三水平的中心组合试验对主效因子的交互作用进行分析,结果表明:最佳的培养基组成为谷氨酸钠9.50 g/L、玉米浆粉12.50 g/L、葡萄糖5.74 g/L、酵母膏5.00 g/L、K2HPO4 1.20 g/L、Mg SO4 0.60 g/L。在最佳转化条件和发酵培养基组合下,GABA产量最高达9.06 g/L,比优化前4.80 g/L提高了88.8%。     

响应面法优化镰刀霉菌JN158 产色素培养基

用Plackett-Burman试验设计和响应面法（response surface methodology,RSM）对镰刀霉菌JN158产色素的发酵培养基7种营养物质配比进行优化。结果表明：蔗糖、花生饼粉和FeSO4·7H2O的添加量显著影响色素产量;用最陡爬坡试验使这3个显著因素的添加量接近最大响应区域,优化后,镰刀霉菌产色素的培养基添加量分别为：蔗糖30.18 g/L、花生饼粉4.86 g/L、K2HPO4·3H2O 1 g/L、NaCl 0.5 g/L、MgSO4·7H2O 0.5 g/L、CaCl20.5 g/L、FeSO4·7H2O 0.0122 g/L,预测的最大色素产量是1.268 g/L,验证实验得到的色素产量为（1.252±0.011）g/L,与预测值相近,优化后色素的产量是以前的2.9倍。     

响应面法优化链霉菌A0901产几丁质酶抑制剂的发酵条件

用响应面法优化链霉菌A0901产几丁质酶抑制剂的发酵条件,以提高几丁质酶抑制剂的产率。利用单因素试验筛选出最佳碳源为可溶性淀粉、氮源为KNO3。采用两水平Plackett-Burman法筛选出对产几丁质酶抑制剂有重要影响的3 个因素：可溶性淀粉、ZnCl2和培养温度,通过最陡爬坡试验逼近最佳响应面区域,最后通过中心组合试验设计,利用SAS软件进行回归分析,得到最佳发酵培养条件：可溶性淀粉3.76 g/100 mL、NaCl 0.05 g/100 mL、KNO30.1 g/100 mL、K2HPO4·3H2O 0.05 g/100 mL、MgSO4·7H2O 0.04 g/100 mL、ZnCl2 0.024 g/100 mL、FeSO4·7H2O 0.001 g/100 mL、初始pH 6、温度28.54 ℃、转速250 r/min。在最优培养条件下,发酵液对几丁质酶的抑制率达到67.58%,较原发酵培养基的几丁质酶抑制率提高36.8%。     

基于玉米黄浆及淀粉培养的罗耳阿太菌发酵多糖工艺研究

从君子兰（Clivia miniata Regel）上筛选出一株罗耳阿太菌（Athelia rolfsii）AY6657741。通过响应面分析试验确定其较适发酵条件为：培养温度29 ℃、pH 4.55、接种量7%、转速200 r/min、发酵培养5.5 d;较适培养基成分为：玉米淀粉35 g/L、玉米黄浆50 mL/L、NaNO3 3.1 g/L、KH2PO4 1.0 g/L、KCl 0.5 g/L、MgSO4•7H2O 0.25 g/L、柠檬酸1.4 g/L,结果表明,在最适条件下菌株粗多糖产量达16.135 g/L。     

响应面法优化谷氨酸亚铁的制备工艺

以氯化亚铁和谷氨酸钠为原料,在单因素试验的基础上,利用响应面分析法优化谷氨酸亚铁的固液相法制备工艺条件,选定介质pH值、反应温度和反应时间,通过中心组合试验,建立二次回归方程。结果表明,反应物物质的量比、介质pH值、反应时间及温度对反应产物产率均有一定的影响。优化的制备工艺条件为谷氨酸与Fe2＋物质的量比1∶1、介质pH 5.76、反应时间0.75 h、反应温度58.9 ℃,产率为77.79%。反应产物谷氨酸亚铁螯合物的组成为Fe(C5H7NO4)·2H2O。     

不同培养条件对禾谷镰刀菌产玉米赤霉烯酮的影响

研究不同培养条件对禾谷镰刀菌（Fusarium graminearum）产玉米赤霉烯酮（zearalenone,ZEN）能力的影响。选取不同的培养基配比、培养时间、培养温度、摇床转速及光暗反应对禾谷镰刀菌进行培养。在单因素试验的基础上,分别采用正交试验设计和响应面设计的方法进行统计学分析。结果表明：禾谷镰刀菌的最适培养基为每升超纯水含葡萄糖60 g、KNO3 1.5 g、酵母浸出膏1.0 g、蛋白胨20 g、NaNO3 6.0 g、MgSO4 0.5 g、K2HPO4·3H2O 1.0 g、KCl 0.5 g、Fe2(SO4)3 0.025 g;当摇床转速为92 r/min、照明时间为10 h/d、培养温度为22.9 ℃时,20 d毒素质量浓度可达到249.80 μg/L。     

响应面法优化海洋弧菌产褐藻胶裂解酶发酵培养基

采用响应面法优化海洋弧菌X511的产酶发酵培养基,提高其胞内褐藻胶裂解酶产量。通过单因素试验研究了不同碳源、不同氮源、海藻酸钠、氯化钠、蛋白胨、硫酸亚铁、硫酸镁和磷酸氢二钾对菌株产胞内酶活力的影响,在此基础上,利用Plackett-burman试验确定海藻酸钠、氯化钠、蛋白胨和硫酸镁对胞内酶产量的影响。通过响应面试验构建回归方程,结果表明,最佳发酵培养基成分为海藻酸钠9.0 g/L,NaCl 31.6 g/L,蛋白胨15.0 g/L,MgSO4·7H2O 1.5 g/L。在此条件下,该菌株的胞内褐藻胶裂解酶的活力为（20.65±0.14） U/mL,较优化前的酶活提高了64.4%。