响应面法优化黄色短杆菌c-11产L-丝氨酸发酵培养基

[目的]利用响应面法对黄色短杆菌c-11发酵培养基进行优化,以提高L-丝氨酸产率.[方法]先采用Plackett - Burman实验法对发酵培养基8个因素(蔗糖、酵母膏、硫酸铵、KH2 PO4、MgSO4、生物素、VB1和碳酸钙)的效应进行评价,筛选出主要因素.之后采用最陡爬坡试验逼近主要因素(蔗糖、酵母膏和硫酸铵)的最大响应区域.在此基础上,采用Box - Behnken结合响应面法(RSM)确定主要因素的最佳水平,并通过二次方程回归分析.[结果]蔗糖浓度为83 g/L、酵母膏浓度为31 g/L和硫酸铵浓度为29 g/L时,此时模型稳定点预测值L-丝氨酸产量为22.27 g/L,验证值为22.65 g/L,预测值与验证值之间吻合较好.[结论]优化后的发酵培养基使c-11菌株的L-丝氨酸产量提高了28.11;.     

响应面法优化解淀粉芽孢杆菌产细菌纤维素发酵条件

[目的]实现高效生产细菌纤维素(Bacterial cellulose,BC).[方法]以解淀粉芽孢杆菌ZF-7(Bacillus amyloliquefaciens ZF-7)为菌源,通过单因素试验和中心组合试验原理设计响应面法(CCRD)对其发酵生产BC的发酵条件进行优化.[结果]利用单因素试验确定了最适碳源与氮源分别为D-葡萄糖和酵母膏,并确定了D-葡萄糖、酵母膏及无水乙醇添加量对BC产量(干重)的影响.响应面法优化得到的最佳发酵条件为:葡萄糖56.1 g/L、酵母提取物9.9 g/L、乙醇17.2 ml/L.在此条件下,测得BC产量7.88 g/L,比初始产量提高了35.4％.[结论]研究可为解淀粉芽孢杆菌工业化应用提供参考.     

响应面法优化枯草芽孢杆菌B91发酵培养基

[目的]采用响应面法对枯草芽孢杆菌B91的发酵培养基进行了优化,提高其发酵产物中芽孢的浓度。[方法]利用Plackett-Burman设计筛选出培养基中影响芽孢浓度的显著因子,即葡萄糖、酵母膏和Mn SO4;通过爬坡试验逼近显著因子对应最大响应值的稳定区域,并采用响应面法的中心组合试验确定各显著因子的最佳水平。[结果]优化后的培养基组成为:葡萄糖9.35 g/L,酵母膏6.93 g/L,氯化钠3 g/L,K2HPO42 g/L,Mg SO40.2 g/L,Mn SO410.16 mg/L,Ca CO30.2 g/L。菌株B91在优化后培养基中的芽孢浓度达到41.89×108cfu/ml,与优化前(24.83×108cfu/ml)相比提高了68.7%。[结论]实现了该菌株高密度培养的同时提高了芽孢形成率,为其工业化生产提供支撑。     

透明质酸摇瓶发酵培养基的优化

[目的]优化透明质酸摇瓶的发酵培养基。[方法]利用Plaekett-Burman设计及响应面分析法(RSM)对透明质酸产生菌摇瓶发酵培养基进行优化,确定影响透明质酸产量的关键因子。[结果]影响透明质酸产量的关键因子为葡萄糖和酵母膏,葡萄糖最佳浓度为55.78 g/L,酵母膏的最佳浓度为23.43 g/L;在此条件下,发酵液透明质酸的平均产量为0.219(OD400nm)。[结论]通过对培养基的优化,透明质酸产量得到提高,试验值与预测值基本一致。     

响应面法优化贝莱斯芽孢杆菌CY30发酵培养基的研究

为了对贝莱斯芽孢杆菌(Bacillus velezensis)CY30的发酵培养基进行优化以提高芽孢产量,应用Plackett-Burman设计法对影响贝莱斯芽孢杆菌CY30芽孢形成的关键因子进行筛选,通过最陡爬坡路径法确定主要影响因素的响应中心点,并进一步采用中心组合设计和响应面分析法确定最优培养基。结果表明,该菌株芽孢产量的关键影响因素为甘薯粉和酵母膏的浓度。通过响应面分析法的拟合和推算得到,甘薯粉和酵母膏浓度分别为37.35 g/L和15.29 g/L时,模型预测发酵最佳产量为91.2亿CFU/mL,验证值为97.5亿CFU/mL,预测值与验证值之间吻合较好,比优化前实际产量(63.8亿CFU/mL)提高了53%。     

响应面法优化琼胶酶发酵培养基

[目的]优化海洋细菌Vibrio agarivorans-1产琼胶酶液体发酵培养基的最佳组分。[方法]首先通过单因素试验筛选出3个重要因子(琼脂、NaCl和酵母膏质量浓度),在单因素的基础上,通过Box-Behnken试验设计和响应面分析法确定了3个因子的最优发酵条件。[结果]最佳营养组分为:琼脂粉质量浓度为3.9 g/L,NaCl质量浓度为45.2 g/L,酵母膏质量浓度为12.9 g/L,此条件下酶活力达到7.589 U/g,比优化前提高了3.35倍。[结论]该研究对提高海洋细菌Vibrio agarivorans-1产琼胶酶具有重要意义。     

基于响应曲面法优化桑黄黄酮发酵条件

桑黄是一种珍贵的药用真菌,通过响应面分析法对桑黄的发酵培养基进行优化,进而提高该菌株黄酮类活性物质的产量。利用不同碳源、不同氮源对桑黄进行液体发酵,测定胞内黄酮产量,筛选出最佳种类的碳源和氮源。进一步通过单因素试验考察不同浓度碳、氮源及培养基初始pH值对胞内黄酮产量的影响。利用响应面分析法对桑黄黄酮发酵培养基进行优化,获得黄酮产量最高的培养基组合。结果表明,桑黄产黄酮的最佳碳源是麦芽糖,最佳氮源是酵母提取物。优化后黄酮发酵培养基中的麦芽糖浓度为46.5 g/L,酵母提取物浓度为6.0 g/L,培养基初始pH值为4.32,优化后培养基黄酮产量达到(65.3±2.5) mg/L。获得了桑黄黄酮发酵的最佳培养基,为进一步研究桑黄黄酮生物合成调控以及提高桑黄黄酮含量奠定了基础。     

透明质酸摇瓶发酵培养基的优化

[目的]优化透明质酸摇瓶的发酵培养基。[方法]利用Plaekett—Btmnan设计及响应面分析法（RSM）对透明质酸产生菌摇瓶发酵培养基进行优化,确定影响透明质酸产量的关键因子。[结果]影响透明质酸产量的关键因子为葡萄糖和酵母膏,葡萄糖最佳浓度为55．78g／L,酵母膏的最佳浓度为23．43s／L;在此条件下,发酵液透明质酸的平均产量为0．219（‰。）。[结论]通过对培养基的优化,透明质酸产量得到提高。试验值与预测值基本一致。     

响应面法优化土芽孢杆菌XS2产生物乳化剂的研究

[目的]采用响应面法对土芽孢杆菌XS2产生物乳化剂的发酵培养基进行优化研究。[方法]利用单因素试验确定影响土芽孢杆菌XS2产生物乳化剂的主要培养基成分,再采用响应面分析法和Design-Expert 7.0软件建立响应曲面模型,来优化土芽孢杆菌XS2产生物乳化剂的发酵培养基。[结果]葡萄糖、磷酸氢二钾、磷酸二氢钾为影响土芽孢杆菌XS2产生物乳化剂的主要因素,土芽孢杆菌XS2产生物乳化剂的最佳发酵培养基为：葡萄糖68 g/L,硝酸钠2 g/L,磷酸二氢钾5.03 g/L,磷酸氢二钾1.36 g/L,硫酸镁结晶0.2 g/L,硫酸亚铁0.02 g/L,氯化钙0.01 g/L,微量元素液2 ml。在此条件下,生物乳化剂乳化活性的实测值（67.0%）与预测值（66.7%）较为接近,比优化前提高了27%。[结论]响应面法适用于土芽孢杆菌XS2产生物乳化剂发酵培养基的优化,优化结果与实际情况吻合较好。     

枯草芽孢杆菌CG24发酵条件优化

 枯草芽孢杆菌CG24是一株烟草野火病菌拮抗菌,本文采用单因素实验和响应面法对该菌株发酵条件进行了优化。结果表明CG24菌株在培养温度32℃初始pH 7.5装液量50mL/150mL和接种量4%的NA培养液中振荡培养28h,其代谢产物的抑菌活性作用最为显著。通过单因素实验确定了影响菌株CG24生长的培养基主要因素为葡萄糖、酵母膏和氯化钙,对3个因素进行响应面优化分析,确定最优发酵培养基为：葡萄糖40g/L酵母膏7.55g/L氯化钙0.72g/L,抑菌圈直径比优化前提高了25.72%,为该菌株以后的扩大培养和微生态制剂的开发应用奠定了基础。     

白腐菌产漆酶培养条件的响应面法优化

[目的]采用Plackett-Burman试验设计法、响应面法,对灰盖鬼伞菌(Coprinopsis cinerea)产漆酶进行了发酵工艺条件的优化研究。[方法]首先利用Plackett Burman设计试验筛选出影响产酶的麦麸、稻草粉和酵母粉3个主要因素。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、响应面分析法进行回归分析。[结果]麦麸、稻草粉和酵母粉浓度与漆酶活力存在显著的相关性,得到最佳培养基条件。当麦麸10.188 g/L、稻草粉9.379 g/L、酵母粉3.613 g/L时,漆酶活力达到729.89 U/ml。[结论]经3批培养验证,预测值与验证试验平均值接近。     

植物乳杆菌发酵培养基的优化

[目的]在成功筛选出1株有强产酸能力的植物乳杆菌的基础上,优化其发酵培养基,以提高其生物量。[方法]使用单因素试验和正交试验法对培养基的成分进行优化。[结果]优化后的发酵培养基为:蔗糖30.00 g/L,酵母浸膏50.00 g/L,无水乙酸钠5.00 g/L,磷酸氢二钾2.00 g/L,柠檬酸氢二铵2.00 g/L,硫酸镁0.58 g/L,硫酸锰0.25 g/L,吐温-80 1 m L/L,碳酸钙2.00 g/L。经优化后植物乳杆菌发酵液的OD值从5.701增长到15.021,活菌数达7.1×109cfu/m L。[结论]优化后的植物乳杆菌发酵培养基降低了生产成本,为后续工业化生产的研究提供了参考。     

响应面法优化蓝藻溶藻菌CZBC1发酵培养工艺

[目的]优化蓝藻溶藻菌——蜡样芽孢杆菌CZBC1的发酵培养工艺,为蓝藻溶藻菌制剂的工业化发酵生产提供技术支持.[方法]通过单因素试验筛选适合蜡样芽孢杆菌CZBC1生长的最适碳源和氮源,在单因素试验的基础上,采用中心组合试验设计(CCD)确定关键因子的最佳数量水平,并以Desig-Expert 8.0.5进行回归分析,通过响应面分析获得CZBC1的最佳发酵培养工艺参数.[结果]蜡样芽孢杆菌CZBC1的最佳碳源、氮源分别为麸皮+糖蜜(1:1)和酵母膏.以麸皮+糖蜜用量(A)、酵母膏用量(B)、pH(C)、培养时间(D)为因素变量,CZBC1芽孢数(lgN)为响应值,拟合得到二次多元回归方程为lgN=8.5019-0.2222A+0.0998B-0.1292C+0.3801D+0.2194AB-0.1133AC+0.1350AD+0.2049BC-0.0651BD+0.0638CD-0.1260A2-0.3152B2-0.0380C2-0.2533D2,其中,碳源(麸皮+糖蜜)用量与氮源(酵母膏)用量的交互作用、碳源用量与pH的交互作用、碳源用量与培养时间的交互作用、氮源用量与pH的交互作用对CZBC1芽孢数的影响均达极显著水平(P<0.01,下同).响应面分析优化得到的蜡样芽孢杆菌CZBC1最佳发酵培养参数:麸皮+糖蜜6.84 g/L,酵母膏3.36 g/L,pH 6.50,培养时间42 h.此条件下,CZBC1芽孢数的实际值为5.75×108 CFU/mL,与理论值(5.90×108 CFU/mL)间无显著差异(P>0.05),但极显著高于优化前采用营养肉汤发酵培养的芽孢数(1.28×107 CFU/mL).[结论]采用响应面法优化得出蜡样芽孢杆菌CZBC1最佳发酵培养工艺能有效提高菌株的芽孢数量,且模型拟合效果较好,可用于指导蓝藻溶藻菌制剂的工业化发酵生产.     

响应面法优化高山被孢霉产花生四烯酸的合成培养基研究

[目的]对高山被孢霉利用合成培养基液体发酵产花生四烯酸(ARA)的发酵液组分进行优化。[方法]对培养基中的碳源进行了优化,对单一碳源、复合碳源进行筛选,并优化了它们的起始浓度。利用单因素试验对多种无机氮源进行了筛选。对具有显著效应的葡萄糖、甘油、酵母粉和氨基酸混合物4个因素进行最陡爬坡试验后,利用响应面中心组合设计对显著因素进行了优化。[结果]最佳碳源组合为葡萄糖80 g/L+甘油20 g/L。以酵母粉为氮源,以氨基酸混合物为生长因子添加到培养基中,可促进高山被孢霉发酵液中ARA的积累。最佳合成培养基组分为:葡萄糖80 g/L,甘油12 g/L,酵母粉20 g/L,氨基酸混合物0.3 g/L。对优化后的合成培养基进行了验证,摇瓶发酵培养7 d后检测其产量,测得平均产量为7.084 1 g/L,与预测值接近。[结论]该研究结果可为进一步提高ARA在工业化生产中的得率提供研究基础。     

正交试验优化L-色氨酸发酵培养基的研究

[目的]优化L-色氨酸发酵培养基。[方法]以大肠杆菌TRJH0709为供试菌株,通过单因素和正交试验研究了L-色氨酸合成的最佳发酵培养基。[结果]L-色氨酸最适发酵培养基为葡萄糖50.0 g/L、硫酸铵15.0 g/L、酵母粉1.5 g/L和柠檬酸2.0 g/L。其中葡萄糖对试验效果影响最大。在该最优条件下,L-色氨酸摇瓶产量可达19.0 g/L。[结论]为L-色氨酸的中试及工业化生产提供了理论依据。     

海水养殖甲壳类动物幼体益生菌N6发酵条件的优化研究

[目的]优化海水养殖甲壳类动物幼体益生菌A.isolate N6的发酵条件。[方法]通过单因子和多因子正交试验,对菌株N6的培养基成分及发酵条件进行了优化。[结果]最佳发酵条件为：葡萄糖6.0 g/L,硫酸铵6.0 g/L,酵母膏1.5 g/L,NaCl 1.0 g/L,初始pH7.2,摇床转速180 r/min,接种量3%,温度26℃,培养周期24 h,得到的活菌数达到2.34×1011 cfu/ml,比优化前提高了129%。[结论]为该益生菌制剂的研制及推广应用奠定了基础。     

响应面法优化酿酒酵母培养基的研究

[目的]采用响应面法研究优化酿酒酵母培养基的条件。[方法]在试验设计中,以KH2PO4、MgSO4和尿素为自变量,通过响应面回归分析和显著性检验,建立了乙醇产量的二次回归模型。再通过对乙醇产量的响应曲面分析,研究了3种无机离子对酿酒酵母发酵乙醇优化生产的最佳工艺条件。[结果]由响应面分析结果可知,回归模型存在稳定点（-2．4278、6．505631、1．753767）,稳定点的特征值表明稳定点为最大值点,即KH：P0。为0．2861g／L、MgSO。为0．97528155g／L和尿素为5．8768835g／L时,乙醇产量为123．9997g／L。采用上述优化的工艺条件进行的固定化酵母发酵试验表明,3次重复测得的乙醇产量的平均值为122．6074g／L,说明实际试验值与模型预测值基本一致。[结论]在酵母发酵生产过程中,向其培养基中添加KH2PO4 0．2861g／L、MgSO4 0．97528155g／L和尿素5．8768835g／L时,能使乙醇产量达到最佳值。     

鼠李糖乳杆菌LT22发酵培养基优化

[目的]提高发酵液中鼠李糖乳杆菌LT22的菌体浓度。[方法]采用Plackett-Burman设计对培养基中相关影响因素的效应进行评价,筛选出3个重要因素依次为葡萄糖、酵母膏和吐温80;然后进行最陡爬坡试验逼近最佳响应面区域;最后通过Box-Behnken设计及响应面分析法确定最佳培养基配方。[结果]鼠李糖乳杆菌LT22的最佳培养基配方为:葡萄糖17 g、蛋白胨12 g、牛肉浸膏10 g、酵母膏4.8 g、乙酸钠3 g,柠檬酸氢二铵2 g、MnSO4.H2O 0.1 g、MgSO4.7H2O 0.6 g、吐温80 0.6 ml、蒸馏水1 000 ml。用优化培养培养鼠李糖乳杆菌,其发酵液的菌体含量是MRS培养的6.7倍。[结论]结果为鼠李糖乳杆菌动物微生态制剂的研制奠定了基础。     

响应面设计优化发酵兔肉香肠的发酵工艺

[目的]以木糖葡萄球菌C18(Staphylococcus xylosus)、植物乳杆菌L26(Lactobacillus plantarum)、德巴利汉逊氏酵母Y163(Debaryomyces Hansenula)为发酵剂制作兔肉发酵香肠。[方法]采用预试验、单因素试验,运用响应面设计和Plackett-Burman设计,寻找优化区域,测定产品的pH、aw等指标,并结合感官分析,评价发酵剂及发酵工艺的优良性。[结果]确定优化的工艺条件为接种量1×107cfu/g,发酵温度32℃,发酵时间21 h,重复试验3次,pH均值为4.78,aw值为0.901,感官分值89.5。[结论]试验表明,响应面设计优化的模型可靠。