布拉酵母高密度发酵培养基及发酵工艺优化

论文摘要

为实现布拉酵母高密度培养,对其高密度发酵培养基和发酵工艺进行优化。采用Plackett-Burman试验筛选培养基中的显著因素,并进行中心组合设计。通过人工神经网络（artificial neural network,ANN）和响应面试验建立菌体布拉酵母产量与培养基之间的关系模型,利用遗传算法（genetic algorithm,GA）进行全局寻优。结果表明,ANN模型有较好的数据拟合能力和预测能力,更适合处理复杂的非线性问题。GA优化获得最佳培养基组合:葡萄糖40.52 g/L、蛋白胨36.8 g/L、玉米浆17.32 g/L、硝酸钾14 g/L、酵母营养盐1.5 g/L、磷酸二氢钾0.6 g/L、硫酸镁0.8 g/L。利用该培养基进行摇瓶培养,菌体布拉酵母产量可达到8.21 g/L,比优化前提高1.39倍。在此基础上利用1 L发酵罐培养确定最佳发酵工艺:温度30℃、接种量10%、pH 5.0、溶氧40%。利用50 L发酵罐进行扩大培养,流加葡萄糖和蛋白胨控制发酵液中葡萄糖3 g/L、氨氮0.06 g/L,菌体布拉酵母产量达到51.21 g/L。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 材料
•     1.1.1 菌株
•     1.1.2 培养基
•   1.2 仪器与设备
•   1.3 方法
•     1.3.1 菌株培养
•     1.3.2 指标测定
•     1.3.3 发酵培养基的确定
•       1.3.3. 1 显著因素筛选及中心组合设计 （central composite design, CCD） 试验
•       1.3.3. 2 RSM模型的建立
•       1.3.3. 3 ANN模型的建立
•       1.3.3. 4 GA寻优获得最优配方
•     1.3.4 发酵工艺优化和放大培养
•   1.4 数据处理
• 2 结果与分析
•   2.1 培养基优化结果及分析
•     2.1.1 Plackett-Burman试验结果
•     2.1.2 RSM模型建立及分析
•     2.1.3 ANN模型及分析
•     2.1.4 RSM模型和ANN模型的对比
•     2.1.5 GA优化
•   2.2 发酵罐培养条件的优化结果
•   2.3 流加培养方式对布拉酵母发酵的影响
•   2.4 50 L发酵罐放大培养
• 3 讨论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘开放,席志文,黄林娜,惠丰立

关键词: 布拉酵母,神经网络,遗传算法,增殖培养基,高密度培养

来源: 食品科学 2019年08期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 一般化学工业

单位: 南阳师范学院生命科学与技术学院

基金: 国家自然科学基金面上项目(31570021)

分类号: TQ926

页码: 56-62

总页数: 7

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