响应面法优化裂殖壶菌DHA发酵培养基

使用响应面分析法对裂殖壶菌产二十二碳六烯酸(DHA)的发酵培养基进行了优化。首先以Plackett-Burman法确定葡萄糖、酵母浸出粉及磷酸二氢钾为三个主要影响因素,再以最陡爬坡路径法确定响应面分析法的中心值,最后以Box-Behnken Design对这三个因素进行响应面分析,并以提取获得的DHA甲酯量作为DHA产量的参考值。最终,葡萄糖、酵母浸出粉和磷酸二氢钾优化后浓度分别为69.66g/L、6.93g/L、1.29g/L,DHA的产量较优化前提高了62.04%。     

裂殖壶菌产DHA发酵培养基的优化

从成本控制和发酵罐扩大培养监测控制方面考虑,优化了裂殖壶菌（Schizochytrium sp.FJU-512）产DHA发酵培养基。利用单因素实验和正交实验优化了发酵培养基碳氮源组分,均匀设计实验优化了无机盐组分。最佳产DHA发酵配方为葡萄糖120g/L,酵母浸膏5g/L,谷氨酸钠20g/L,硫酸铵0.25g/L,海水晶25g/L,KH2PO44.0g/L,Mg SO4·7H2O0.5g/L,Ca CO35.0g/L,Na2SO43.0g/L,Fe SO4·7H2O 20mg/L,维生素B10.005g/L,维生素B120.005g/L。优化后,裂殖壶菌DHA产量到达13.83g/L,提高了22%,且培养基成本降低40%左右。      

裂殖壶菌产DHA发酵培养基的优化

从成本控制和发酵罐扩大培养监测控制方面考虑,优化了裂殖壶菌(Schizochytrium sp.FJU-512)产DHA发酵培养基。利用单因素实验和正交实验优化了发酵培养基碳氮源组分,均匀设计实验优化了无机盐组分。最佳产DHA发酵配方为葡萄糖120g/L,酵母浸膏5g/L,谷氨酸钠20g/L,硫酸铵0.25g/L,海水晶25g/L,KH2PO44.0g/L,Mg SO4·7H2O0.5g/L,Ca CO35.0g/L,Na2SO43.0g/L,Fe SO4·7H2O 20mg/L,维生素B10.005g/L,维生素B120.005g/L。优化后,裂殖壶菌DHA产量到达13.83g/L,提高了22%,且培养基成本降低40%左右。     

响应面法优化寇氏隐甲藻突变株的发酵培养基

对寇氏隐甲藻突变株产DHA的发酵培养基进行响应面优化。首先用Plackett-Burman试验筛选出影响显著的3个因素,再利用最陡爬坡试验和响应面试验对培养基进行优化并建立二次多元回归模型,最后用优化后的发酵培养基在50 L发酵罐上进行放大试验。结果表明在最佳培养基葡萄糖121.41 g/L,谷氨酸钠11.54 g/L,硫酸镁7.25 g/L时,DHA的产量为5.65 g/L发酵液,比优化前提高了10.35%。在50 L发酵罐上发酵培养,DHA产量为9.50 g/L发酵液,为摇瓶培养时的1.68倍。     

响应面法优化深黄被孢霉产油突变株的发酵培养基配方

为了优化深黄被孢霉突变株的发酵培养基,在单因素实验基础上,采用响应面法(RSM)对深黄被孢霉产油突变株发酵培养基配方进行优化。结果表明,深黄被孢霉产油突变株最佳发酵培养基配方为:葡萄糖90.29 g/L,酵母膏4.14 g/L,Mg SO40.96 g/L,KH2PO41.99 g/L,p H 6.0。在最佳条件下油脂产量为12.01 g/L,比优化前(6.22 g/L)提高了93.09%。     

响应面法优化丙酮酸发酵培养基

采用响应面法(RSM)对丙酮酸发酵培养基成分葡萄糖、硫酸铵、蛋白胨进行优化,采用多元二次回归方程拟合3种因素与丙酮酸含量间的函数关系,并得到了最佳条件。在优化培养条件下,发酵液中丙酮酸的浓度由35.4g/L提高到41.57g/L,在5L罐的最佳浓度下丙酮酸产量71.23g/L比原产量65.76g/L提高8.3%。     

诱变选育高产DHA裂殖壶菌突变株

以裂殖壶菌(Schizochytrium sp.)为出发菌株,经紫外线、硫酸二乙酯复合诱变和丙二酸、碘乙酸复合平板筛选,获得一株二十二碳六烯酸(Docosahexaenoic acid,DHA)高产菌株XN001。与原始菌株相比,XN001的生物量、油脂和DHA产量分别提高了7.54%、16.65%、48.79%。通过对XN001进行脂肪酸组成分析,其DHA含量达到了脂肪酸的54.25%,提高了26.42%,最终获得的DHA总产量为5.55 g/L,为裂殖壶菌的发酵研究提供了性状优良的菌株。     

响应面法优化虫草液态发酵培养基

采用响应面法（RSM）对冬虫夏草菌（Cordyceps sinensis）液体发酵培养基成分麦芽糖、葡萄糖、蛋白胨进行优化，采用多元二次回归方程拟合三种因素与核苷类物质含量间的函数关系。     

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%.     

利用响应面法优化丙酮酸发酵培养基

采用响应面法对丙酮酸产生菌光滑球拟酵母(Torulopsis glabrata)TP19的发酵培养基进行了优化。用Plackett-Burman方法对影响发酵各因素的效应进行评价,筛选出有显著效应的3个因素:硫酸铵、葡萄糖和烟酸;通过中心组合实验及响应面分析优化了这3个主要因素。采用优化后的条件进行摇瓶发酵,丙酮酸产量为42.4 g/L。进行5L自控发酵罐发酵,丙酮酸产量为44.8g/L,比优化前提高了16.2%。     

采用响应面法优化木糖醇发酵培养基

将Plackett-Burman和响应面设计相结合,对木糖醇发酵培养基进行了优化。结果表明,初始木糖浓度、酵母膏添加量以及MgSO4.7H2O浓度是影响木糖醇转化率的主要因素。优化得到的培养基组成为(g/L)木糖100.7,酵母膏5.302,NaCl6.0,MgSO4.7H2O0.379,KH2PO43,(NH4)2HPO44;通气条件为装液量100mL/250mL。此条件下木糖醇的转化率为0.784g/g。     

响应面法优化L-组氨酸发酵培养基

采用响应面OKSM）对L-组氨酸发酵培养基成分葡萄糖、硫酸铵、玉米浆进行优化。采用多元二次回归方程拟合3种因素与组氨酸产量的函数关系，并得到了最适发酵培养基。在优化培养条件下，组氨酸的产量由18．13g．／L提高到20．28g／L，产量提高了11．86％。     

响应面法优化产油酵母发酵培养基

为优化产油酵母培养基成分,选择葡萄糖、酵母粉和磷酸二氢钾为自变量,菌体油脂含量为因变量,采用中心组合设计的方法,研究自变量及其交互作用对油脂含量的影响,利用SAS6.0和响应面分析自变量和因变量的关系,模拟得到二次多项式回归方程的预测模型,并确定培养基的最佳成分为葡萄糖71g/L,酵母粉0.98g/L,KH2PO4 0.399g/L,菌体生物量21.8g/L,油脂含量达到52.833%,油脂量11.5g/L。     

响应面法优化茯苓多糖发酵培养基

以茯苓菌种为研究对象,采用响应面法对其产茯苓粗多糖的发酵培养基组分进行优化。 在单因素优化的基础上,利用Plackett- Burman（PB）试验设计筛选出影响茯苓粗多糖产量的3个显著性因素：葡萄糖、酵母粉、硫酸镁。 利用响应面分析法（RSM）优化,得到 最佳培养基组分为：葡萄糖47.1 g/L、酵母粉20.5 g/L、硫酸镁1.8 g/L、蛋白胨30 g/L、硝酸钠5 g/L、磷酸二氢钾1.0 g/L、VB1 1 g/L、无水氯 化钙0.1 g/L。 在此优化条件下,茯苓粗多糖产量为138 mg/100 mL,是优化前的1.3倍。     

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。     

响应面法优化黄原胶发酵培养基

用响应面分析法优化黄原胶发酵培养基,通过测定发酵液黏度、粗胶含量,利用部分因子分析法研究发酵培养基各成分对响应值的影响程度,经最陡爬坡实验和中心组合实验确定玉米浓度和豆饼粉的浓度.得出玉米淀粉5.78%,豆饼粉0.52%时,黄原胶的产量达到27.325g/L,产量比优化前提高了15.7%,黏度达到5734mPa*s.     

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 %。     

响应面法优化木聚糖酶发酵培养基的研究

采用响应面法对毕赤酵母发酵产木聚糖酶的培养基进行了优化。首先利用Plackett Burman试验设计筛选出影响产酶的3个主要因素,即麸皮水解液浓度、酵母水解液浓度和甲醇添加量。在此基础上用最陡爬坡路径逼近最大响应区域,再利用Box-Behnken试验设计及响应面分析法确定最佳条件。结果表明,麸皮水解液402.5g/L、酵母水解液49.9 g/L和甲醇添加量为28.1mL/L时,木聚糖酶最大理论酶活为6566.79U/mL。经3次试验验证,实际平均酶活与预测酶活相近,比优化前木聚糖酶酶活提高了23.7%。     

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.