响应面分析法优化L-乳酸发酵培养基的研究

用响应面分析法对干酪乳杆菌(Lactobacilluscaseisub-sp.rhamnosus)生产乳酸的培养基组分进行了优化,建立了影响因素与响应值之间的函数关系,得到一个回归方程。根据回归方程优化得出,当玉米淀粉糖化液为93.3g/L,玉米浆24.1g/L。麸皮8.4g/L时乳酸产量最高。     

响应面分析法优化凝结芽孢杆菌发酵培养基

根据响应面法优化培养基配方,向基础培养基中添加廉价碳源和氮源,得到最优配方,即:蛋白胨7.5 g/L,牛肉膏5.0 g/L,葡萄糖(C_6H_(12)O_6·H_2O)15.0 g/L,淀粉8.78 g/L,玉米秸秆水解液0.83 L/L,氯化铵11.12 g/L和豆粕粉11.81 g/L,乙酸钠(CH_3COONa·3H_2O)3.0 g/L,磷酸氢二钾(K_2HPO_4·3H_2O)2.0 g/L,硫酸镁(Mg SO_4·7H_2O)0.58 g/L,硫酸锰(Mn SO_4·H_2O)0.25 g/L。在最优培养基下,可得到凝结芽孢杆菌菌数(21.1±0.27)×10~8CFU/m L,高于基础培养基的14.8±0.31×10~8CFU/m L,增幅达到42.6%;芽孢率51.2%,高于基础培养基的43.2%,增幅达到18.5%。本实验数据为今后凝结芽孢杆菌工业化培养提供了参考依据。     

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.     

利用响应面法优化细菌纤维素发酵培养基

采用Two-level factorial design设计对影响木醋杆菌发酵产细菌纤维素的培养基组成成分进行了筛选,所取的8个相关因素为:蔗糖、酵母膏、蛋白胨、KH2PO4、MgSO4、酒精、醋酸。在此基础上,采用响应曲面法(Response Surface Methodology,RSM)对影响木醋杆菌发酵产细菌纤维素的培养基的关键影响因素:酵母膏、KH2PO4、无水乙醇的最佳水平范围作了进一步的研究与探讨,通过对二次多项式回归方程求解得知,在上述自变量分别为酵母膏10.55g/L,KH2PO44.26g/L,无水乙醇3.1%时,细菌纤维素(BC)达最大值为3.36g/L。     

响应面法优化纳豆激酶发酵培养基

纳豆激酶具有良好的溶解血栓的功效,由于纳豆激酶目前的发酵水平不高,限制了其应用。该研究以纳豆激酶活力为响应值,在单因素试验基础上,采用Plackett-Burman试验、最陡爬坡试验和响应面法对纳豆激酶培养基配方进行了优化。结果表明,通过Plackett-Burman试验筛选出豆粕粉、无水氯化钙、甘油为影响纳豆激酶活力的主要因素。最后运用响应面分析确定纳豆激酶最优发酵培养基为：甘油43 g/L、豆粕粉24 g/L、无水氯化钙0.14 g/L、七水硫酸镁0.80 g/L、十二水磷酸氢二钠3.00 g/L、无水磷酸二氢钾1.00 g/L、L-甲硫氨酸0.20 g/L,此条件下纳豆激酶活力最高为（4 281±103）FU/mL,是优化前的1.97倍。     

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%。     

响应面法优化曲酸发酵培养基研究

以从湖南冰糖橙皮上筛选获得的优良产曲酸菌种米曲霉为研究对象,通过Box-Behnken试验设计及回归分析,得到最佳培养基配方,即:可溶性淀粉8.3 g/L,蛋白胨5.0 g/L,MgSO4·7H2O 0.5 g/L,KH2PO4 1.0 g/L,KCl0.5 g/L,FeSO4 0.01 g/L,初始pH 6.1.此时曲酸产量达到最大值99.89 g/L.采用该试验方法大大提高了曲酸的产量.     

利用响应面法优化GSH发酵培养基

利用Plackett-Burman试验设计,筛选出影响GSH产量的3个重要因素,分别为葡萄糖、蛋白胨、KH2PO4.在此基础上,再利用Box-Behnken试验设计及借助于MINTAB软件进行二次回归分析,确定了主要影响因素的最佳浓度,葡萄糖、蛋白胨、KH2PO4最佳发酵质量浓度分别为2.75%、3.03%、0.11%.在优化的培养基中,GSH产量达到147.02mg/L,比优化前的98.94mg/L提高48.60%.     

响应面法优化壳聚糖酶发酵培养基

为了提高壳聚糖酶的产量,在单因素的试验基础上,采用响应面法优化诱变后菌株的发酵培养基。利用Plackett-Burman试验设计分析发酵培养基中的7个组分,确定了其中的3个显著因素为酵母浸粉、葡萄糖和MgSO4·7H2O,应用最陡爬坡试验确定了这3个因素的合理范围,再通过Box-Behnken响应面试验优化培养基组分。结果表明,最佳发酵培养基为：酵母浸粉16.9 g/L,葡萄糖10.3 g/L,NaCl 5 g/L,K2HPO4 1.4 g/L,KH2PO4 0.6 g/L,MgSO4·7H2O 1.2 g/L和吐温-80 1.2 g/L。在此优化条件下,壳聚糖酶酶活力达到10.57 U/mL,比优化前提高了11.77%。     

响应面法优化可得然胶发酵培养基

可得然胶是细菌在氮源限制条件下生成的水不溶性胞外多糖。发酵培养基的各组分配比对可得然胶的产量有极大的影响。因此,优化发酵培养基对提高可得然胶产量有重要意义。本文采用响应面分析法对可得然胶的发酵培养基进行优化设计。通过Plackett-Burman实验进行重要因素筛选,得出影响可得然胶产量的主要因素为:蔗糖、（NH4）2HPO4、MgSO4和玉米浆。利用最陡爬坡实验逼近响应区域,应用Box-Behnken实验设计和响应面法分析优化得到最佳的发酵培养基为:蔗糖61g/L、MgSO41g/L、玉米浆2.5mL/L、（NH4）2HPO42.4g/L、KH2PO41.4g/L、CaCO31.4g/L。发酵结果（47.73g/L）与优化之前（35.2g/L）的可得然胶产量进行比较,优化后的产量提高了35.6%。      

响应面法优化普鲁兰多糖发酵培养基

通过对出芽短梗霉生长的培养基进行优化,以提高普鲁兰多糖的产量。首先采用单因素试验筛选出有显著效应的3个因素,再利用响应面Box-Behnken设计优化显著因素的水平。结果表明：碳源(蔗糖)添加量、氮源(酵母浸膏)添加量和金属离子对粗普鲁兰多糖的产量都有显著影响(P＜0.05),蔗糖添加量和酵母浸膏添加量的交互作用相对明显,蔗糖添加量和金属离子以及酵母浸膏添加量和金属离子的交互作用不显著。优化的培养基组成为：蔗糖添加量56.63g/L、酵母浸膏添加量3.74g/L、金属离子选择Mg2+,此条件下粗普鲁兰多糖产量为60.358g/L。     

微生物发酵生产水苏糖培养基的优化

通过Plackett-Burman设计和响应面分析对微生物发酵提纯水苏糖的培养基进行了优化。通过Plackett-Burman设计从6个因素中筛选出了有显著影响的酵母浸膏、酪蛋白胨和硝酸钠3个因素;通过最陡爬坡和Box-bohnken设计进一步优化,并利用Minitab软件进行回归分析,得到以上3个因素的适宜浓度分别为(g/L):酵母膏13.8、酪蛋白胨8.2、硝酸钠4.8。采用优化的培养基下,水苏糖纯度由85%提高到91%。     

响应面法优化牛樟芝高产总三萜发酵培养基

为提高牛樟芝(Antrodia camphorata)菌丝体产三萜类化合物的能力,采用筛选试验(Plackett-Burman,PB)试验和中心组合设计(central composite design,CCD)试验对发酵培养基进行优化。首先通过PB试验对影响菌丝体产三萜类化合物的8个组分进行筛选,确定玉米粉、牛肉膏、黄豆粉为3个主要影响因素,然后依次用最陡爬坡试验、CCD和响应面分析,确定主要因素的最佳浓度。由此得到最佳培养基配方:20 g/L葡萄糖,10 g/L大豆粉,16.07 g/L玉米粉,4.5 g/L牛肉膏,31.93 g/L黄豆粉,1 g/L MgSO4,2 g/L KH2PO4,50 mg/L VB1。采用基本发酵培养基培养牛樟芝其菌丝体中总三萜含量为(12.29±0.43)mg/g,经培养基优化处理后三萜类含量为(15.40±0.15)mg/g,相比初始其产量提高了25.3%。     

螺旋藻混合营养培养基响应面法的优化研究

本实验利用自制的光生物反应器进行螺旋藻混合营养培养,分别采用单因子试验和因子分析设计对添加的混合营养成分进行筛选。结果表明,影响螺旋藻生长的主要因子是葡萄糖、硝酸铵和VB1。利用响应面法(RSM)对上述三个显著因子的最佳水平范围进行研究,并建立以藻体干重(DW)为响应值,以葡萄糖、硝酸铵和VB1为自变量的二次多项式数学模型。最后对光照强度和营养成分的不同补加周期进行优化研究,最终藻体干重为1.822g/L。     

L-异亮氨酸发酵培养基的响应面法优化

借助于SAS软件 ,采用Plackett Burman试验设计法及响应面法分析 ,对L 异亮氨酸产生菌BrevibacteriumflavumTC 2 1进行了发酵培养基的优化研究。在初始发酵培养基的基础上寻优 ,优化后的发酵培养基使TC 2 1菌株的L 异亮氨酸产率提高了 2 2 5 2 %。     

Optimization of Medium Composition for Nisin Fermentation with Response Surface Methodology

ABSTRACT:  Nisin is an effective food biopreservative widely used in food industry. However, 1 problem of concern is limited production rate and final nisin concentration. A nisin-producing strain, L. lactis Lac2, a mutant strain with high yield of nisin, was obtained in our laboratory recently. In the present study, a fractional factorial design was applied to investigate the main factors that affect the yield of L. lactis Lac2. Central composite experimental design and response surface methodology were adopted to derive a statistical model for optimizing the composition of the medium. The results showed that the optimum medium for nisin production of L. lactis Lac2 was composed of 2.68% sucrose (w/v), 0.5% tryptone (w/v), 1% yeast extract (w/v), 0.3% Tween-80 (w/v), 0.02% MgSO₄·7H₂O (w/v), 0.81% NaCl (w/v), 1.91% K₂HPO₄ (w/v), 0.05% ascorbic acid (w/v), and 2% agar (w/v) (if necessary) at pH 6.5. When cultured in the optimum medium, the nisin yield is an average of 3381.81 IU/mL, which nearly doubled the yield when incubated in the initial medium. Also, the concentration of tryptone was decreased while that of the sucrose was increased when compared with CM broth, which means a reduction of the fermentation cost.     

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.     

一株产L-赖氨酸菌株发酵培养基的响应面优化

本试验优化了一株黄色短杆菌HXLl09的发酵培养基以提高L．赖氨酸的产量。在研究葡萄糖、硫酸铵、豆饼水解液、KH2P04·3H20、MgS04·7H20、FeS04·7H20、MnSO4·H2O4＋单因素实验的基础上,DesignExpert软件的Box-BehnkenDesign（BBD）建立响应面模型。结果表明：HXL109最佳产酸条件为：葡萄糖89.48g／L,豆饼水解液30．77g／L,硫酸铵20．89g／L,KH2P04·3H204．5g／L。在此条件下L．赖氨酸的产量为142．65g门L,与预测值（143．67g／L）吻合度较高。通过发酵对比实验可见,用响应面分析法对该L-赖氨酸产生菌发酵培养基进行优化,可获得最佳的工艺条件。     

响应面优化硝普钠法测定发酵液中的蛋氨酸含量

为了优化硝普钠法(sodium nitroprusside method,SNP)测定发酵液中的蛋氨酸(Met)含量的实验条件,利用紫外可见分光光度计分析不同氨基酸中加入各SNP反应试剂、反应不同时间对反应液吸收峰的影响。在甘氨酸(Gly)添加量、NaOH加入量、SNP加入量、H₃PO₄加入量、各试剂加入后的反应时间等单因素实验的结果上,利用响应面法优化SNP法。结果表明:与SNP试剂反应后,除了组氨酸(His)外,其它氨基酸不会对Met的测定产生影响。反应试剂H₃PO₄的加入对513 nm处吸收峰的形成起决定性作用;发酵液中各成分SNP反应后,最大吸收峰无明显变化。利用单因素和响应面法优化SNP法,得出较佳测定方案:发酵液1500×g离心15 min;5 mL上清液中加入0.74 mL 5 mol/L NaOH和0.15 mL 10% SNP溶液,摇匀试管,放置30 min;将2 mL H₃PO₄逐滴加到混合物中,振荡试管,反应5 min,在513 nm处测吸收值。当Met浓度为1.0 g/L时,最佳测定条件下吸收值为1.952。通过光谱分析确认Gly的加入会降低Met和His反应的吸收峰值,可通过分析最大吸收峰波长是否在513 nm处,判断样品中是否有组氨酸影响测定。实验获得的SNP法可用于迅速筛选蛋氨酸高产菌。