紫菜降压肽酶膜耦合反应制备工艺RBF神经网络优化

以条斑紫菜为原料，利用建立的酶膜反应器制备紫菜降压肽，为获得最大蛋白转化率，采用径向基人工神经网络模型(RBF-ANN)对该工艺进行优化,并采用交互验证的方法优化并建立最优模型。通过模型的模拟及优化，得到间歇式酶膜耦合制备紫菜降压肽的最佳工艺条件：底物质量浓度1.0 g/mL、加酶量4%、反应温度50℃、pH值9.0、循环泵转速300r/min的条件下反应60min。其蛋白转化率为55.67%，多肽得率为22.27%，单位酶产肽量为13.91，IC50质量浓度为0.492 mg/mL。在优化工艺条件基础上进行连续酶膜耦合研究，结果表明：与传统酶解反应相比，蛋白转化率提高21.98%，多肽得率提高8.79%，单位酶肽产量比间歇反应提高

ACE Inhibitor Peptides from Porphyra yezoensis in Batch Membrane Reactor Based on RBF-ANN