BP神经网络耦合遗传算法优化呕吐毒素降解菌发酵培养基

为了获得一株可高效降解呕吐毒素(DON)的德沃斯氏菌(Devosia sp.)D-8的最佳发酵培养基。采用单因素试验和部分因子试验确定了发酵培养基的主要组分及浓度范围,并根据其进行正交试验设计,以正交试验及结果作为数据样本建立BP神经网络模型,并通过遗传算法(Genetic algorithm,GA)对该模型进行优化并全局寻优。结果表明：确定了最佳培养基配比：糖蜜30 g/L,酵母浸粉20 g/L,KH₂PO₄ 4.4 g/L,Na₂HPO₄·12H₂O 7 g/L;利用该培养基发酵验证,D-8菌的生物量(OD_{600 nm})为14.68,与模型预测值相差1.01%,是优化前生物量的6.87倍,较正交试验后生物量显著提高了6.55%(P<0.05)。BP网络模型可较好地应用于DON降解菌的发酵培养基优化,培养基配方为该菌后续工业化发酵生产及应用提供了数据支撑。