Plackett-Burman设计和响应面法优化单宁酶固态发酵培养基

通过优化单宁酶固态发酵培养基组成,以期最大程度提高产酶活力.首先采用Plackett-Burman设计对固态发酵培养基组分进行重要性筛选,并确定可显著影响单宁酶活力的3种组分:麸皮、水及单宁酸.通过最速上升试验接近最大响应区域后,再经中心组合设计响应面试验建立二次回归模型,发酵培养基最优组成确定为:麸皮9.23 g,水0.78 mL,单宁酸0.76 g,NH4NO31.20 g,MnCl2 0.024 g,NaCl 0.004 g,MgSO4·7H2O0.004 g,KH2PO40.004 g.在此条件下发酵单宁酶,酶活力达462.72 U/mL,与模型预测值467.57 U/mL非常接近.结果表明,利用Plackett-Burman设计和响应面法优化单宁酶固态发酵培养基非常有效.     

响应面法优化棉花黄萎病菌拮抗细菌TUBP1发酵培养基的研究

目的优化棉花黄萎病拮抗菌TUBP1的发酵培养基,为进一步开发其作为棉花黄萎病菌的生防菌奠定基础。方法采用单因子试验筛选出最佳碳源、氮源和无机盐,并采用Box-Behnken设计和响应面法对其最佳配比进行优化。结果棉花黄萎病拮抗菌TUBP1菌株发酵培养基中的最佳碳源为葡萄糖,氮源为蛋白胨,无机盐为MnCl2。碳源、氮源和无机盐的最佳配比为葡萄糖2.58%、蛋白胨2.96%和MnCl20.048%。在此条件下,拮抗菌TUBP1的抑菌率达到最高的53.3%。结论响应面分析法可用于TUBP1菌株发酵培养基的优化。     

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。     

响应面法优化粪肠球菌摇瓶发酵培养基

[目的]对粪肠球菌摇瓶发酵培养基进行优化,为高效、优质的微生态制剂产品研制奠定基础.[方法]首先通过二水平设计的Plackett-Burman试验分析发酵培养基中对粪肠球菌发酵影响最重要的主要因素;再运用最陡爬坡法对主要因素进行试验,获得主要因素的最适范围.最后通过响应面分析得到主要因素的最优水平.[结果]获得最优的发酵培养基配方为:蔗糖22.5;,酵母粉12;,蛋白胨10.5;,磷酸二氢钾0.2;,硫酸镁0.02;,硫酸锰0.004;,碳酸钙1;.[结论]在最优发酵培养基培养下,粪肠球菌的活菌数从初始的5.8×108CFU/mL提高到6.7×109CFU/mL.     

响应面法优化产琥珀酸发酵培养基

[目的]提高琥珀酸产量。[方法]在单因素试验确定显著因素的基础上,采用响应面法优化琥珀酸放线杆菌JNUBE0709的发酵培养基,利用Design-Expert软件对优化的结果进行二次回归分析。[结果]单因素试验确定碳源麦芽糖的浓度为50 g/L,氮源酵母膏的浓度为25 g/L,酸碱中和剂MgCO3的浓度为40 g/L。响应面法优化得麦芽糖、酵母膏、MgCO33个显著因素的最佳浓度分别为51.1、24.5、40.4g/L,此条件下琥珀酸的产量达33.45 g/L,比优化前提高了14.28 g/L,与模型预测值33.68 g/L基本吻合。麦芽糖与酵母膏的交互作用不显著(P>0.05),MgCO3与麦芽糖、酵母膏的交互作用均显著(P<0.05)。[结论]响应面法优化琥珀酸放线杆菌发酵培养基后的琥珀酸产量比优化前提高了74.49%。     

基于响应面法的耐镉假单胞菌TCd-1培养条件优化

  目的  利用响应面法优化耐镉菌株假单胞菌Pseudomonas TCd-1的培养条件。  方法  以基础发酵培养条件为对照,菌株吸光度D(660)作为评价指标,利用单因素试验确定培养基组分的最佳碳源、氮源和无机盐种类,通过Plackett-Burman试验设计评价牛肉膏、酵母粉、氯化镁、培养温度、初始pH、接菌量、培养时间和转速8个因素对菌株生长的影响,进而确定显著影响因素,然后进行最陡爬坡试验获得显著影响因素的最优组合,结合Box-Behnken试验设计和响应面分析,优化假单胞菌TCd-1的培养条件。  结果  菌株培养基组分的最佳碳源、氮源和无机盐分别为牛肉膏、酵母粉和氯化镁;影响菌株生长的显著性因素为酵母粉、培养温度、初始pH;基于响应面法优化后的培养条件为:牛肉膏质量分数为0.5%,酵母粉1.0%,氯化镁0.5%,pH 6.3,温度33 ℃,接菌量1.25%,转速160 r·min?1,培养时间24 h。  结论  根据最佳条件, 进行重复试验得到优化后的菌液吸光度D(660)比对照提高了67.07%,与模型预测值相一致,表明优化后的条件显著促进了菌株的生长,达到预期目的。图1表6参26     

杯伞发酵培养基的响应曲面法优化研究

在原有的Plackett Burman设计与实验结果基础上 ,采用响应曲面法 (RSM )研究了影响杯伞 (Clitocybesp )AS5 112生长与发酵胞外多糖的培养基关键成分的最佳水平。实验结果表明 ,当葡萄糖、酵母膏、胰蛋白胨、NaNO3 和MgSO4分别为 14 0 0、 5 11、 2 0 7、 2 0 0和 1 2 8g·L-1时 ,胞外多糖最大预测值为 10 81 80 μg·mL-1(以发酵醪计 ) ;当上述自变量为 2 4 0 0、 3 2 3、 1 5 2、 2 36和 1 6 0 g·L-1时 ,菌丝最大生长量为 6 81mg·mL-1(以发酵醪计 )。欲同时获得最大量的胞外多糖和菌丝量 ,则葡萄糖、酵母膏、胰蛋白胨、NaNO3 和MgSO4须为 2 1 74、 4 33、 1 6 5、 2 4 5和1 5 0 g·L-1,在此条件下 ,每毫升发酵醪可同时获得 10 11 30 μg的胞外多糖和 6 6 6mg的菌丝量     

蜜环菌培养条件的响应面分析优化

在Plackett-Burman试验设计结果基础上,采用响应曲面法对蜜环菌菌索培养条件进行分析、优化.结果表明:各因素的最佳培养基组成为(g/L):葡萄糖46、乙醇24、酵母膏5、蛋白胨13、K2SO42、KH2PO41、VB20.03、VB10.01;3次重复模型产量验证Y1=4.86g、Y2=4.62g、Y3=4.89g,均值4.79±0.15g与预测产量Y=4.88g相近,验证试验确定了模型的稳定性.     

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。     

应用响应面法优化乳酸乳球菌DU101发酵培养基

应用响应面法对乳酸乳球菌DU101发酵产生乳链菌肽(Nisin)的培养基进行了优化。首先采用Plackett-Burman设计对培养基中8个相关影响因素的效应进行了评价。结果表明,葡萄糖和无水乙酸钠两个因素对Nisin效价影响显著。然后根据中心组合设计和响应面分析确定了上述两个主要影响因素的最佳浓度,得到优化的发酵培养基组成为:玉米浆5 g.L-1,葡萄糖6.57 g.L-1,柠檬酸铵3 g.L-1,K2HPO4 2 g.L-1,无水乙酸钠7.11g.L-1,MgSO4.7H2O 0.2 g.L-1,MnSO4.H2O 0.05 g.L-1,吐温80为2 mL.L-1。在此条件下,发酵液中Nisin效价达到1 564 IU.mL-1,比优化前提高了12.6%。     

以啤酒废弃物为原料发酵Bt培养基的响应面优化

采用单因素试验、Plackett-Burman设计、最陡爬坡试验和响应面分析对苏云金芽孢杆菌(Bt)高产毒力培养基进行快速优化,得到的最优配方为:以啤酒原污水为溶液,添加0.2%葡萄糖、0.05%Zn SO4、0.1%(NH4)2SO4、0.15%吐温80、0.4%A物质、0.6%Na Cl、0.12%KH2PO4、30%酵母液.优化后的芽孢数提高了5.1倍,芽孢数达10.86×108cfu·m L-1,D595 nm(晶体蛋白含量)为0.258.     

短乳杆菌产葡萄糖异构酶培养基的响应面法优化

【目的】优化产葡萄糖异构酶短乳杆菌(Lactobacillus brevis)培养基,提高短乳杆菌产葡萄糖异构酶的能力。【方法】采用基于非完全平衡块原理的Plackett-Burman法和响应面法(Response Surface Methodology,RSM),对短乳杆菌发酵产葡萄糖异构酶的培养基进行优化。【结果】①短乳杆菌产葡萄糖异构酶的3个主要影响因子为:木糖、玉米浆干粉和MgSO4.7H2O。②通过最陡爬坡试验、旋转中心组合设计及响应面分析确定的短乳杆菌最适发酵培养基组成为:木糖13.43 g/L、玉米浆干粉23.14 g/L、MgSO4.7H2O 2.54 g/L、MnSO4.4H2O 0.25g/L、酵母膏5 g/L、醋酸钠5 g/L、柠檬酸三铵2 g/L、K2HPO42 g/L、Tween-80 1 mL/Lp、H 6.2~6.4。【结论】获得了能够提高短乳杆菌产葡萄糖异构酶能力的培养基,在优化培养基的条件下,葡萄糖异构酶总活力达到80.5 U,较优化前的60.5 U提高了33.06%。     

响应面法优化绿色木霉H06产孢培养条件

在单因素试验的基础上,采用响应面法(response surface methodology,RSM)对绿色木霉菌H06菌株产孢培养条件进行了优化.首先利用Plackett-Burman试验设计筛选出影响产孢的3个主要因素:装液量、接种量和培养温度.在此基础上运用最陡爬坡路径法逼近最大响应值区域,最后利用响应面分析法确定主要因子之间的交互作用及最佳条件.结果显示,绿色木霉H06菌株的最佳发酵条件为:转速200 r/min,装液量74.70 mL/250mL,接种量5.83％,pH 7.5,温度29.50℃,培养时间72 h,菌龄48 h.H06菌株最大理论孢子含量为7.64×109个/mL.经3次平行试验验证,实际平均孢子含量与预测孢子含量相近,比之前的孢子含量提高133％.     

利用响应面法优化耐冷纤维素降解菌产内切纤维素酶的发酵条件

为探究1株耐冷纤维素降解细菌HQ产内切纤维素酶的最佳发酵条件,通过测定菌株HQ细胞培养液和超声细胞破碎液的CMCase酶活,确定CMCase为胞外酶。以CMCase酶活为指标,运用Plackett-Burman方法初步筛选出影响CMCase酶活的3个主要因素,即初始pH、接种量和促进因子。以响应面法对菌株HQ发酵条件进一步优化,最终确定菌株HQ较优的发酵条件为:30.0g/L CMC-Na为培养基碳源、40.0g/L 1∶1牛肉膏-蛋白胨为氮源、0.11%吐温-80作为促进因子、初始pH为5.35、最适产酶温度为40℃、接种量为6.42%。在最适条件下摇瓶培养,4d后CMCase酶活可达到32.5U,较优化前提高2.96倍。经16SrDNA序列测定及GenBank序列相似性分析,鉴定HQ为枯草芽孢杆菌亚种(Bacillus subtilis subsp.)。     

蛹虫草液体发酵培养基的优化

采用统计学方法对1株蛹虫草Cordyceps militaris DY-1菌株进行液体发酵配方优化,以期得到适合蛹虫草生长的最佳培养基配方。以菌丝体干质量浓度为指标,首先采用单次单因子方法筛选出培养基中的最优碳源、氮源及无机盐和正交试验方法得出最佳的碳氮比(C/N);然后采用Plackett-Burman(BP)设计筛选出影响菌丝体干质量浓度的关键因素,通过中心组合和响应面法确定关键因素的最佳浓度,从而得到出菌株DY-1的液体发酵最佳培养基配方为:葡萄糖16.40 g·L-1,酵母浸膏粉5.00 g·L-1,硝酸钾1.00 g·L-1,硫酸镁0.20 g·L-1,磷酸二氢钾1.80 g·L-1,硫酸亚铁0.02 g·L-1。经验证,菌丝体干质量浓度为32.11 g·L-1,与模型的预测值基本一致。运用最佳培养基配方进行液体发酵,菌丝体干质量浓度较基础培养基提高了4.12倍。     

响应面法优化山楂叶中黄酮提取工艺

为确定山楂叶中总黄酮的最佳提取工艺,选取乙醇体积分数、提取时间、提取温度、料液比4个影响提取效果的因素进行单因素试验,并利用Design-Expert 7进行响应面分析试验.结果表明,山楂叶中总黄酮的最佳提取工艺条件为:乙醇体积分数65％,提取温度70℃,提取时间60 min,料液比42:1,此条件下黄酮提取量为7.4...     

响应面法优化瓜儿豆胶提取工艺

以瓜儿豆(Cyamopsis tetragonoloba(Linn.)Taub.)种子为原料,在单因素试验的基础上,选定料液比、浸提温度和p H进行中心组合试验,利用响应面法优化瓜儿豆胶的提取工艺.结果表明,瓜儿豆胶的优化提取工艺条件为:p H 4.0,52℃,料液比1∶30 g/m L,验证试验表明,瓜儿豆胶的提取率实际值为30.3%,与预测值(30.6%)接近.