响应面法优化固定化碱性蛋白酶工艺
响应面法在生物过程优化中的应用
响应面法 （RSM） 是 1951 年 Box- Wilson 开发 3.1 Plackett- Burman 设计法的应用
的用于化学过程因子优化的一种综合性方法。响应
Plackett- Burman 设计法是一种两水平的实验设
面法采用多元二次回归方程来拟合因素与响应值之 计方法。他试图用最少的实验次数使因子的主效果
1 几种常见生物过程优化技术的比较
1.1 单次单因子法 单次单因子法是传统的优化方法，即每次实验
只改变一个因子而保持其他因子不变的优化方法。 当考察的因子较多时，这种优化方法需要的实验次 数较多、实验周期较长，还可能因实验批次的不同 和实验条件的不一致导致不可靠甚至错误的结论， 而且这种方法还不能够分析因素之间的交互作用。 但由于不需要数学统计方面的知识，而且操作简 单、结果也能直观地用图表显示，单次单因子法仍 然是常见的生物过程优化方法之一。 1.2 正交试验设计
2010 年第 2 期 田泱源，等：响应面法在生物过程优化中的应用
9
6 月出版
取最佳实验方案时，对于不显著因素的选取一般是 凭经验。因此，正交试验对于创新实验是不宜选择 的。
为了弥补传统的单次单因子法和正交试验设计 法的缺陷，近年来许多生物过程优化技术已采用了 统计学方法。常见的优化技术包括响应面法 （response surface methodology）、调优运算 （evolutionary operation）、典型分析法 （canonicalanalysis）、单纯 形法等，其中响应面法是近年来应用最多的一种优 化技术。 1.3 调优运算
典型分析法是利用综合变量对之间的相关关系 来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析 方法。他的基本原理是：为了从总体上把握两组指 标之间的相关关系，分别在两组变量中提取有代表 性的两个综合变量 U1 和 V1 （分别为两个变量组中 各变量的线性组合），利用这两个综合变量之间的 相关关系来反映两组指标之间的整体相关性。其基 本思想是：
RSM优化碱性蛋白酶提取米渣中蛋白质的工艺条件
出来 ， 因此 需 要 增 加 米 渣 蛋 白 的溶 解 度 。蛋 白酶 是
米渣 ： 重庆 市汇东食 品有 限公 司 （ 水分 １ ．８ ， ０９ ％ 粗蛋 白质 ５ ．６ ）碱 性蛋 白酶 （ 活 ：． Ｕ ｇ ： ４９％ ； 酶 １６Ａ一 ２ Ｈ ８ Ｂ水 浴恒温振 荡器 ： 江苏 省金 坛 市 医疗
仪器厂 ；２０ Ｂ ９ 数显恒温水浴锅 ： 巩义市英峪予华仪器 厂；３０凯氏定氮仪 ： ２０ 丹麦 Ｆ Ｓ 公 司；Ｄ ２离心 ＯＳ Ｌ ４—
机 ： 京医用 离心机 厂 。 北
１２ 试 验方 法 ．
氏定氮测定其蛋 白质含量 ， 具体参照 Ｇ ／ ５０ ．— Ｂ Ｔ ０９ ５
２０ 。提取 率按 照下式进 行计 算 ： ０３
提取率 ＝
ｘ Ｏ％ ０ ｌ
２ 结果与讨论
收稿 日期：０９— ３—１ ２０ ０ ９ 作者简介： 郭兴凤 ， ， ６ 年 出生 ， 女 １ ５ ９ 教授 ， 物蛋 白资源 的开发 植 应 用
究ｐ、 Ｈ 酶加入 量、 温度、 固比、 液 提取时间等因素对
提 取率 的影 响 ， 此 基 础 上 采 用 响 应 面 方 法 优 化米 在 渣 中大米 蛋 白质 的 提 取条 件 ， 米 渣 中的 蛋 白质 的 为
提取和应用提供依据 。
的必需氨基酸 ， 尤其赖氨酸含量高于其他谷类Ｈ ２。 Ｉ
具有生物催化功能的生物大分子， 能够将蛋 白质 中
的肽链 水解 断裂 ， 增加 蛋 白质 的水解 度 ， 蛋 白酶 的 且 催化作 用具 有 催 化 效 率 高 、 一 性 强 和 作 用 条 件 温 专
响应面优化方法在化学反应工程中的应用
响应面优化方法在化学反应工程中的应用一、引言化学反应工程是指利用化学原理及相关工艺参数进行化学反应的工程化设计与优化，它是化学工程学科的一个重要分支。
在化学反应过程中，反应条件对反应结果的影响是非常复杂和普遍的，因此设计合适的反应工艺条件和寻找最佳的反应条件是非常必要和重要的。
目前，响应面优化方法已被广泛应用于化学反应工程的优化设计中。
在本文中，我们将重点探讨响应面优化方法在化学反应工程中的应用。
二、响应面优化方法响应面优化方法是设计实验的一种常用方法，主要适用于多因素反应过程的优化。
响应面优化是通过构建数学模型和分析实验结果来寻找最优化条件的过程。
在化学反应工程中，响应面优化方法通常用于优化反应条件，包括温度、反应时间、反应物的浓度和反应物的比例，以及反应介质的类型和性质等。
通常，响应面优化方法可以分为两类：一是基于试验设计的响应面优化，二是基于数学模型的响应面优化。
1.基于试验设计的响应面优化基于试验设计的响应面优化是一种通过设计特定实验来逐步逼近最优条件的方法。
该方法的核心思想是通过交互作用来发现反应条件和反应物性质之间的关系，并找出最优条件。
在化学反应工程中，常用的实验设计包括单因素实验设计、正交实验设计、Box-Behnken设计和中心复合设计等。
这些设计方法可以帮助研究人员减少实验次数和时间，提高实验精度和效率，从而更好地反映各因素之间的关系。
2.基于数学模型的响应面优化基于数学模型的响应面优化是通过建立数学模型和分析实验结果来寻找最优化条件的一种方法。
该方法可以用于预测和优化复杂多元线性模型，并将其用于反应工程的设计和优化。
该方法主要分为线性模型和非线性模型两种方法。
线性模型通常包括多元线性回归模型、主成分回归模型和偏最小二乘回归模型等。
非线性模型通常包括响应面模型和神经网络等。
响应面模型是通过回归分析方法建立的数学模型，其主要用于描述反应条件和反应产物之间的关系。
神经网络是一种基于人工智能的模型，其主要特征是能够对大量数据进行高效处理和预测，可以用于预测反应结果，优化反应条件和模拟反应过程。
采用响应曲面法对Capto adhere填料进行工艺优化
采用响应曲面法对Capto adhere填料进行工艺优化1. 引言1.1 背景介绍Capto adhere是一种常用于生物制药工业的离子交换树脂，具有高选择性和高吸附能力。
在生物制药领域，Capto adhere填料广泛应用于蛋白质纯化过程中，能够有效地去除杂质和提高目标蛋白的纯度。
在实际运用过程中，Capto adhere填料的工艺参数设置对最终产品质量有着重要影响。
对Capto adhere填料进行工艺优化是提高生产效率和产品质量的关键。
传统的工艺优化方法需要耗费大量的时间和资源，且存在试错成本高、效率低的缺点。
采用响应曲面法对Capto adhere填料进行工艺优化具有重要意义。
响应曲面法是一种基于数学模型的实验设计方法，能够通过较少的试验次数预测最佳工艺参数组合。
通过对Capto adhere填料进行响应曲面法优化，可以有效缩短工艺优化周期，降低生产成本，提高生产效率，同时确保产品质量的稳定性和一致性。
本研究旨在利用响应曲面法对Capto adhere填料进行工艺优化，为生物制药工业的生产提供技术支持和参考。
1.2 研究目的研究目的是通过采用响应曲面法对Capto adhere填料进行工艺优化，以提高该填料在生物制药领域中的应用效果和生产效率。
通过系统地调查和分析不同参数对填料性能的影响，确定最佳的操作条件，从而最大限度地提高填料的吸附效率和再生能力。
本研究旨在为相关领域的工艺优化提供可靠的方法和理论支持，推动填料工艺的创新和发展。
通过深入研究和探索，希望能为生物制药领域提供更加高效和可靠的填料选择和操作方案，为生物制药产业的发展注入新的活力和动力。
1.3 研究意义通过响应曲面法可以建立起填料性能与工艺参数间的数学模型，从而为生产过程中的工艺控制提供科学依据。
通过优化工艺参数，可以提高填料的吸附效率、分离效果和稳定性，进而提高生产效率和产品质量，降低生产成本。
采用响应曲面法对Capto adhere填料进行工艺优化还可以为相关领域的研究提供新的方法和思路。
响应面法优化实验条件
科学的安排试验、处理试验结果，以最少的人力和物
力消费，在最短的时间内取得更多、更好的生产和科 研成果的最有效的技术方法。
实验设计的流程
1.提出问题 2.做出假设 3.设计实验 4.完成实验 5.数据分析 6.得出结论 7.交流讨论
拟定计划 确定分工 准备材料 设计对照
在设计实验 时要考虑用 到的数据分 析方法
29℃ 30℃
69.36 68.21
70.32 69.23
68.93 70.12
69.52 79.02
均值 70.36 69.698 70.98 71.512
均值是真实值的一 个无偏估计，但是直 接用均值去比较大小 是不科学的
4.完成实验：按照设计，在只有温度不同，其他条件都相 同的条件下完成实验。 5.数据分析：
Plackett-Burman
因子
常量 A：L-山梨糖 1.221
实验结果
系数
61.602 0.611
效应
T
65.80 0.65
P
<0.001** 0.526
B：玉米浆
C：KH2PO4 D：尿素 E：MgSO4
9.338
-6.186 -4.846 0.197
4.669
-3.093 -2.423 0.098
Box-Behnken
变异来源 模型 B C D BC 自由度 9 1 1 1 1 平方和 252.34 42.86 85.04 23.5 39.74 均方 28.04 42.86 85.04 23.5 39.74 F 13.63 20.83 41.33 11.42 19.31
p
0.0051** 0.006** 0.0014** 0.0197* 0.0071**
响应面法优化提取工艺
响应面法优化提取工艺
响应面法是一种常用的优化方法，其在工业生产中有着广泛的应用。
针对某些复杂的工艺过程，通过响应面法优化，可以使得该工艺的效率得到显著的提高。
在实际应用中，响应面法通常需要进行多次试验，通过收集实验数据，拟合出响应面模型。
在模型的基础上，可以进行参数优化，并找出最优的工艺条件。
在提取工艺中，响应面法的应用也十分重要。
通过采用响应面法，可以优化提取工艺条件，比如溶剂的种类、浓度等，从而提高提取效率和提取物的纯度。
除此之外，响应面法还可以用于确定提取工艺中的影响因素和相应的影响程度。
这对于提高提取工艺的稳定性和可控性都有着积极的意义。
在实际应用中，响应面法需要结合实际情况进行分析，选择适当的实验设计方案和统计分析方法。
只有在全面考虑实际情况的基础上，才能真正实现提取工艺的优化和升级。
- 1 -。
响应面优化实验范文
响应面优化实验范文响应面优化实验是一种常用的实验设计方法，用于寻找多个影响因素对实验结果的最佳组合。
通过对响应变量的系统性观测，结合统计学方法进行分析，可以得出最佳的实验参数组合，以达到所需的优化目标。
在这篇文章中，我将介绍响应面优化实验的原理、步骤和一些实际应用。
响应面优化实验的原理基于响应面法，该方法通过建立实验结果与多个影响因素之间的数学模型，来预测和优化实验结果。
响应面模型通常是一个多元回归方程，其中响应变量是主要的实验结果，而影响因素是自变量。
通过建立这个数学模型，我们可以了解不同因素对实验结果的影响程度及其相互作用，进而确定最佳的实验参数组合。
1.确定影响因素：在实验设计之前，我们需要确定可能对响应变量有影响的因素，这些因素可以是物质的浓度、温度、反应时间等。
通常，我们选择3~5个因素进行研究。
2.设计实验：根据所选的影响因素，设计一组实验来观测响应变量的不同取值。
实验设计可以采用正交实验设计、中心组合设计等方法，以保证实验结果的可靠性和准确性。
3.收集数据：进行实验并记录实验结果。
要保证实验数据的可靠性，通常需要进行多次实验，并取平均值作为最终结果。
4.建立数学模型：使用收集到的实验数据，建立响应面模型。
常见的方法包括线性回归、多项式回归、逐步回归等。
选择合适的数学模型是关键，它要能够准确描述实验结果和影响因素之间的关系。
5.分析模型：通过对建立的数学模型进行分析，可以了解各个因素对实验结果的主效应和相互作用效应。
主效应表示单个因素对实验结果的影响程度，而相互作用效应表示不同因素之间的影响关系。
6.优化实验参数：通过数学模型和分析结果，我们可以确定最佳的实验参数组合，以达到所需的优化目标。
这可以通过模型的预测和优化算法实现，例如数值优化算法、遗传算法等。
响应面优化实验在许多领域中都有广泛的应用。
在工程领域，它可以用于优化产品性能、工艺参数以及系统设计。
在制药行业，它可以用于优化药物配方、生产工艺和酶催化反应等。
响应面法优化角蛋白酶降解鸡毛
响应面法优化角蛋白酶降解鸡毛郑显奇童应凯黄亮*（天津农学院，天津300300）摘要为了合理利用羽毛，减轻对环境的污染，本研究以鸡毛为原料，以鸡毛降解率为指标，确定合适加酶量为5000U/g，通过单因素试验和响应面试验对角蛋白酶降解鸡毛工艺条件进行优化。
试验结果表明，当加酶量为5000U/g、酶解温度为64℃、料液比为1∶48（g/mL）、酶解时间为5h、酶解初始pH值为8.70时，鸡毛降解率达55.10%。
本研究确定了角蛋白酶酶解鸡毛最佳工艺条件，可为羽毛的开发利用提供理论依据。
关键词鸡毛；响应面法；角蛋白酶中图分类号S816.48；S879文献标识码A文章编号1007-5739（2024）03-0136-05DOI：10.3969/j.issn.1007-5739.2024.03.031开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Optimization of Hydrolysis of Chicken Feathers with Keratinase byResponse Surface MethodZHENG Xianqi TONG Yingkai HUANG Liang*（Tianjin Agricultural University，Tianjin300300）Abstract In order to make reasonable use of feathers and reduce environmental pollution,this study used chicken feathers as raw materials and the degradation rate of chicken feathers as an indicator.The appropriate enzyme dosage was determined to be5000U/g.The process conditions for keratinase hydrolysis of chicken feathers were optimized through single factor experiments and response surface method experiments.The experimental results showed that when the enzyme dosage was5000U/g,the enzymatic hydrolysis temperature was64℃,the material liquid ratio was 1∶48(g/mL),the enzymatic hydrolysis time was5hours,and the initial pH value of the enzymatic hydrolysis was8.70, the degradation rate of chicken feathers reached55.10%.This study determined the optimal process conditions for the hydrolysis of chicken feathers with keratinase,which could provide a theoretical basis for the development and utilization of feathers.Keywords chicken feather;response surface method;keratinase根据国家统计局数据，我国家禽近10年年出栏量增加50%，羽毛产量每年也不断增加。
响应面优化法
原理
该方法基于试验设计和统计分析，通 过有限次的试验，建立一个近似的响 应面模型来替代真实的复杂系统或过 程，然后对该模型进行优化求解。
响应面优化法的应用背景
工程设计
在航空航天、汽车、机械等工程 设计领域，常常需要优化多个设 计参数，以达到性能最佳、成本 最低等目标，响应面优化法可用
于解决这类问题。
一旦建立了响应面的数学模型，便可以使用优化算法，如梯度下降法、 遗传算法等，在给定的约束条件下找到最优解。这样可以在实际进行试 验之前，预测并优化系统的性能。
03
响应面优化法的实施步骤
实验设计
设计实验方案
明确实验目标，确定自变量和因 变量，选择合适的实验设计类型 （如中心复合设计、BoxBehnken设计等）并设置实验水 平。
响应面优化法
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目录
• 引言 • 响应面优化法的基本原理 • 响应面优化法的实施步骤 • 响应面优化法的应用案例 • 响应面优化法的优缺点及改进方向
01
引言
响应面优化法简介
定义
响应面优化法是一种通过构建响应面 模型，对多个设计变量进行优化的方 法，旨在找到一组最优的设计参数， 使得目标函数达到最优值。
化学工程
在化学反应过程中，温度、压力 、浓度等多个因素会影响产物质 量和收率，利用响应面优化法可
确定最优的操作条件。
农业科学
响应面优化法也可用于农业科学 研究，例如优化肥料配比、灌溉 量等农业措施，以提高作物产量
和品质。
响应面优化法的重要性
提高效率：通过构建响应面模型，可 以大大减少实际试验次数，节省时间 和成本，提高优化效率。
进行实验
按照实验方案进行实验操作，收 集实验数据。
河南工业大学粮油食品学院研究生导师名目及简介.
粮油食品学院学科组团及研究生导师（副导师）简介（一）油料科学与工程1、油脂加工理论与技术刘玉兰（张振山）李桂华魏安池汪学德侯利霞2、脂质化学与品质毕艳兰（孙尚德刘伟彭丹）马传国杨国龙梁少华徐学兵（外聘）张虹（外聘）3、植物蛋白质化学与利用郭兴凤陈复生（布冠好刘昆仑）田少君（李海旺）杨宏顺（二）谷物科学与工程1、谷物加工理论与技术温纪平卞科（师超关二旗）周显青郭祯祥王凤成2、谷物化学与品质郑学玲（刘翀）王晓曦安红周田建珍韩小贤3、粮食资源利用与转化赵仁勇（王新伟）刘亚伟（刘洁）苏东民（三）粮食储运科学与工程1、粮食储藏理论与技术王若兰（赵妍渠琛玲宋永令黄亚伟）张玉荣张来林2、储粮害虫与防治鲁玉杰（王争艳）王殿轩吕建华（四）食品科学与技术1、东方食品加工原理与技术陈洁（吕莹果）刘钟栋刘长虹（李志建）王春李雪琴张国治刘国琴2、食品工程与品质安全控制陆启玉（章绍兵席俊何保山李华卫敏赵文红）丁长河任顺成王岸娜谢岩黎金华丽刘玉兰，女，53岁，教授，硕士学位，河南工业大学粮油食品学院油脂工程系主任。
主要从事油脂与植物蛋白工程的教学、科研、新技术开发推广及工程设计工作。
河南省重点学科《粮食、油脂与植物蛋白》第二学术带头人。
近年主要研究方向：油料和油脂精深加工新工艺技术的研究开发，油脂生产工艺及生产条件对产品及副产品质量的影响，油料资源综合利用和新产品，特种油料和小油料的研究开发等。
近年主要研究成果：编写出版有《油脂制取与加工工艺学》等十几部教材和著作；在国内核心学术期刊和国际会议上有“霉变受损大豆对其加工产品质量的影响”、“利用高温豆粕生产大豆浓缩蛋白的研究”等20多篇学术论文；取得《大豆浓缩蛋白联产技术研究》等十余项省部级科研成果。
参加制修订的国家和行业标准有《食用植物油销售包装》、《食用油散装运输技术规范》、《油菜籽储藏技术规范》、《粮食工程设计文件编制深度》、《现代粮食物流园区总平面布置规范》等10多项。
响应面法优化HVP微反应工艺的研究
响应面法优化HVP微反应工艺的研究于明玉;郑姣姣;李永歌;刘晓晨;杨雪娟;刘立新【摘要】Based on the single factor test,the temperature,time and pH are chosen as the influencing factors,and the sensory score is selected as the response value.Response surface analysis methodology is applied to optimize the microreaction process for HVP.The optimal fermentation conditions are determined as follows:temperature is 101.5 ℃,pH is5.29,time is 135 min.Under such optimized conditions,the sensory quality of HVP is the best.%以温度、时间、pH值为影响因素,以感官评分为响应值,在单因素试验基础上,采用响应面法对水解植物蛋白调味粉(HVP)的微反应工艺进行优化.结果表明:HVP的最佳微反应工艺条件为温度101.5℃,pH值5.29,时间135 min,在此优化条件下,水解植物蛋白调味粉感官品质最佳.【期刊名称】《中国调味品》【年(卷),期】2018(043)002【总页数】3页(P121-123)【关键词】水解植物蛋白调味粉;响应面;优化;微反应;感官【作者】于明玉;郑姣姣;李永歌;刘晓晨;杨雪娟;刘立新【作者单位】保定味群食品科技股份有限公司,河北保定071000;保定味群食品科技股份有限公司,河北保定071000;保定味群食品科技股份有限公司,河北保定071000;保定味群食品科技股份有限公司,河北保定071000;保定味群食品科技股份有限公司,河北保定071000;保定味群食品科技股份有限公司,河北保定071000【正文语种】中文【中图分类】TS201.1水解植物蛋白调味粉(HVP)是以水解植物蛋白为主要原料，其较高的氨基酸含量可以丰富食品营养，增强食品鲜味[1]。
固定化碱性蛋白酶水解花生蛋白制备ACE抑制肽
(1.Institute of Agricultural Processing, Hennan Academy of Agricultural Sciences, Zhengzhou 450002; 2.Henan Engineering Research Centre of Bioactive Substances in Agricultural Products, Zhengzhou 450002)
花生是世界上广泛种植的油料作物，2009年 全球花生产量为34.40×106 t。我国是花生的生产
大国和消费大国，花生产量居世界第一，年均消 费花生在12.56×106 t[1]。目前，我国用于制油的花
*通讯作者 收稿日期：2011-12-05 基金项目：河南省省院科技合作项目(102106000035)。 作者简介：芦鑫(1981—)，男，江苏滨海人，博士研究生，助理研究员，研究方向为蛋白加工。
Preparation of antihypertensive peptide from hydrolyzing peanut protein by immobilized alkaline protease
LU Xin1,2 , SUN Qiang1,2 , SONG Guo-hui1,2 , ZHANG Li-xia1,2 , LI Jing1, HUANG Ji-nian1,2*
摘要 ： 采用固定化碱性蛋白酶水解花生蛋白制备 ACE 抑制肽 。 以短肽生成率和 ACE 抑制率作 为评价指标 ， 通过响应面优化设计获得最佳的酶解条件为 ： 加酶量 1767 μ /g 蛋白 ， 酶解时间 143 min ， 酶解 pH 为 10.00 ， 酶解温度取 45 ℃， 获得的短肽生成率和 ACE 抑制率为 82.67% 和 83.48% 。 此外 ， 适当增加水解度可以提高酶解产物的 ACE 抑制活性 ， 但过度水解会导致 ACE 抑制率下降。 关键词：降血压肽；花生蛋白；固定化 中图分类号：TS 229 文献标志码：A 文章编号：1005-9989(2012)07-0166-06
响应面法优化实验条件
因素影响分析
通过模型分析，确定各因 素对目标响应的影响程度， 找出显著影响因素。
优化方案验证与实施
优化方案确定
根据模型分析结果，确定最优的实验因素水平组合。
优化方案验证
通过实验验证所确定的优化方案的可行性和有效性。
实施优化方案
在实际应用中，根据验证结果实施优化方案，并对实验结果进行评估 和反馈。
制药工业
寻找最佳的制药生产条件，提高药 物的产量和纯度。
03
02
生物技术
优化微生物培养、酶反应等生物过 程的条件。
环境科学
优化污水处理、废气处理等环保工 程的条件。
04
优势与局限性
优势
能够同时考虑多个变量对响应的影响，通过图形化方式直观地展示变量与响应之间的关系，有助于发 现非线性关系和交互作用。
案例二：材料制备实验条件优化
总结词
利用响应面法优化材料制备实验条件， 能够显著改善材料的性能指标，提高材 料的稳定性和可靠性。
VS
详细描述
在材料制备过程中，各种实验条件如温度 、压力、气氛和原料配比等都会影响材料 的结构和性能。通过响应面法，可以系统 地研究这些条件对材料性能的影响，并找 到最优的实验条件组合，从而制备出性能 优异、稳定可靠的新型材料。
响应面法优化实验条件
• 引言 • 响应面法概述 • 实验条件优化方法 • 响应面法在实验条件优化中的应用 • 案例分析 • 结论与展望
01
引言
主题简介
响应面法是一种数学建模和统 计分析方法，用于探索和优化
实验条件。
它通过构建一个或多个数学 模型来描述实验因素与响应 之间的函数关系，并利用这
响应面法优化不同蛋白酶制备麦麸膳食纤维
碱性蛋 白酶 （ ０ ０ ・ ）Ｓ ｌ ｂｏ 司提供 。 ２ ００ ０Ｕ ｇ ｏ ｒｉ 公 ａ 主要仪器 与设 备 。ｕ ．８ ０紫 外 分 光光 度 计 ， Ｖ２０ 上海尤 尼柯公 司 ；Ｘ Ｔ ．０ Ｍ Ａ ６ ８电热 鼓 风干燥 箱 ，上 海佳 盛有 限公 司 ；Ａ ｋ Ｌ５Ｂ低 速 大容 量 离 ，上 ｎ ｅＤ ．一 海安亭 公 司 ；ＨＨ Ｓ恒 温水 浴 锅 ，上 海 博 迅 公 司 ； — Ｋ 一０ Ｅ 超 声 波 清 洗 机 ，宁 波 海 曙 科 生 公 司 ； Ｓ６ ０ Ｉ ＺＤ 一 Ｄ Ｎ Ⅱ全 自动 凯 氏 定 氮仪 ，杭 州 托 普 有 限公 司 ； Ｘ ２ ５分 析 天 平 ，上 海 梅 特 勒 一 利 多 公 司 ；Ｋ — Ｓ０ 托 Ｌ Ｕ ． 一０艾柯 超纯水 机 ，台湾艾柯 公司 等 。 ＰＩ １ Ｖ １２ 麦 麸膳食 纤维制 备工艺 流程 ．
黄 纪 念 王 长 虹 ，孙 强 宋 国 辉 芦 鑫 张 丽 霞 ， ， ， ，
（ ．河 南 省农 业 科 学 院 农 副 产 品加 工研 究 所 ，河 南 郑 州 ４ ００ ； ．河 南 农 业 大学 食 品 科学 技 术 学 院 ，河南 郑州 １ ５０ ２ ２ ４０ ０ ） ５ ０ ２
成分 为 水 分 ６ ８ ％ ，总 膳 食 纤 维 ４ ． １ ，脂 肪 ．１ ７３ ％ ２ １ ％ ，不 溶 性 膳 食 纤 维 ４ ． ０ ， 蛋 白 质 ．６ ５３％ １ ． ８ ，水溶性 膳食 纤维 ２ ０ ％ ，淀 粉 １ ．４ ， ５７ ％ ．１ ９ １％
灰分 ４ ８ ％ 。 ．６
维 纯 度 的影 响 。 现将 有 关 结 果 报 道 如 下 。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
过筛 水洗麦 麸 ：按 原料麦 麸与水 １ １ （ ： ：０ ｍ ｍ）
降血糖功能丝肽的研究
浙江工商大学硕士学位论文降血糖功能丝肽的研究姓名：***申请学位级别：硕士专业：食品科学指导教师：励建荣20050101降血糖功能丝肽的研究摘要蚕丝蛋白作为‘种新型的食品蛋白，具有多种生理活性与药用功能。
本论文以废蚕丝为原料，控制酶解得到丝肽，并进一步研究了其降血糖功能。
首先建立了一种经济有效的酶法脱胶工艺。
以工厂下脚料——废丝为原料，将其浸泡除杂后，按１：５０（ｗ／ｖ）的浴比加入蒸馏水，分别加入酸性蛋白酶、巾性蛋白酶、风味蛋白酶Ｆｌａｖｏｕｒｚｙｍ、木瓜蛋白酶、碱性蛋白酶、碱性蛋白酶Ａｌｃａｌａｓｅ进行酶法脱胶。
最终选择了效率最高的碱性蛋白酶（Ａｌｃａｌａｓｅ），通过响应面法优化得到酶法脱胶的最佳工艺条件为ｐＨ９．０，温度５５。
Ｃ，浴比１：５０，酶加量０．７７％，Ｈ寸问３５０ｍｉｎ，此时的脱胶率为９５．９５％。
采用凝胶过滤色谱分析了不同盐溶时间和透析时间对丝素凝胶及其分子量的影响，最终确定盐溶时间为８ｍｉｎ，此时丝素的回收率为７０．９％。
上述制得的丝素经碱性蛋白酶（Ａｌｃａｌａｓｅ）和复合风味蛋白酶（Ｆｌａｖｏｕｒｚｙｍ）各按０．５％和１．５％（ｇＥ／ｇＳ）的加量，在５５。
Ｃ，ｐＨ６．５的条件下，共同水解７％的丝素蛋白溶液７ｈ后，所得的丝肽分别过１０００道尔顿和５０００道尔顿的超滤膜后的组分，即１０００道尔顿以下和１０００—５０００道尔顿的丝肽，进行降血糖功能实验。
经研究发现，各组分对正常小鼠的血糖均没有影响（Ｐ＞Ｏ．０５），说明丝素、丝肽及丝精均不会影响小鼠正常的糖代谢过程，副作用小。
而４４、５”实验组即浙江Ｔ商人学顺｝一学化论文过ｉ０００道尔顿超滤膜后的组分（Ｐ（Ｏ．０１）和丝精组（Ｐ＜Ｏ．０５）对高向．糖的小鼠具有降低其血糖，增加其肝糖元含量（Ｐ＜Ｏ．０１）的作用，而且还可以降低高血糖小鼠的血清胆固醇（Ｐ＜Ｏ．０１）和甘油三酯（Ｐ（Ｏ．０１）的含量，其中丝肽组即４“组的降血糖效果要比５“即丝精组的效果好。
响应面法优化碱性蛋白酶酶解酱渣的条件
（ ｌ ｇ ｆＦ ｏ ｃｅ ｃ Ｃｏ ｌ ｅｏ ｏ ｄＳ ｉｎ ｅ＆ Ｂ ｏ ｎ ｉｅ ｒｎ ， ｈ ｊ ｎ ｎ ｓ ａ ｇ ｅ ｉｅ ｇ ｎ ｅｉ ｇ Ｚ ｅｉ ｇ Ｇｏ ｇ ｈ ｎ ａ
Ｕｎ ｖ ｒｉ Ｈ ａ ｇ ｈ ｕ ３ ０ ， ｉ ａ ｉｅ ｓｔ ｙ， ｎ ｚ ｏ ０ Ｃｈｎ ） １ １ ２ Ａｂ ｔ ｃ ：ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｋ ｅ ｔｒｕ ｅｏ ｅ ｉｕ ｌ ｒ ｔｉ ｕ ｓａ ｃ ｓｉ ｏ ａ ｃ ｌｇ，ｄ ｓｇ ｓｕ ｉ ｇａ— ｓｒ ｔ Ｉ ｒ ｅ ｏｍａ ｅｂ ｔｅ ｓ ｆ ｓｄ ａ ｏ ｅｎ ｓ ｂ ｔ ｎ ｅ ｓ ｙ ｓ ｕ ｅｓａ ａ ｒ ｐ ｎ ｅ ｉ ｎ ｓｎ ｌ ｋ ｌ ｐ ｏ ｅ ｓ ｙ ｌ ｓｎ ａ ｃ ｌｇ ａｉ ｒ ｔａ ｅｚ ｍｏｙ ｉｇ ｓ ｕ ｅｓａ ．Ｕｓｎ ｅ ｐ ｎ ｅｓ ｒａ ｅｍ ｅｈ ｄ ＲＳ ） ｐ ｉ ｚ ｌ ａｉ ｒ ｔａ ｅｚ — ｉｇｒ ｓ ｏ ｓ ｕ ｆｃ ｔ ｏ （ Ｍ ｏ ｔｍｉｅａｋ ｌ ｐ ｏ ｅ ｓ ｙ
（ Ｓ 优化碱 性 蛋 白酶 酶 解酱渣 的条件参数 。在 ｐ 温度 、 水比 、 Ｒ Ｍ） Ｈ、 料 酶加 量 、 解 时间 单 因素试 验 的基 酶 础上 ， 根据 中心组合 （ ｏ － ｅ ｈ ｋ ｎ 试验 设 计 ， Ｂ ｘＢ ｎ ｎ ｅ ） 选择 影 响较 大的 三 个 因素 开展 响 应 面分 析 。通 过 Ｄｅ －
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照 （． ６ ） 高 了 ５． ９ 。 ２ ８ 提 ５ ５
关 键词 ： 酱渣 ； 碱性 蛋 白酶 ； 白水解度 ； 蛋 响应 面 中图分类 号 ： Ｓ ６ ． Ｔ ２４ ２ 文献 标识码 ： Ｂ 文 章编号 ：０ Ｏ ９ ３ ２ １ ） ２ ０ ８ ６ １ ０ 一９ ７ （ ０ １ １ 一Ｏ ３ 一Ｏ
海藻酸钠固定化碱性蛋白酶制备及酶学性质的研究
海藻酸钠固定化碱性蛋白酶制备及酶学性质的研究王胜男1，江连洲1，2，李杨1，2，李丹丹1，王中江1，齐宝坤1，刘琪1，王梅1收稿日期：2012－02－02作者简介：王胜男（1988—），女，在读硕士研究生，研究方向：粮食、油脂及植物蛋白工程通讯作者：江连洲基金项目：黑龙江省攻关项目（GA09B401－6）；农业部现代农业产业技术体系建设项目（nycytx －004）原文出处：《食品工业科技》，2012Vol.33No.17（1.东北农业大学食品学院，哈尔滨150030； 2.国家大豆工程技术研究中心，哈尔滨150030）摘要：对采用海藻酸钠固定化碱性蛋白酶的方法和酶学性质进行了研究。
在单因素实验基础上，采用响应面优化方法确定固定化的最优条件，得到的最佳条件为：海藻酸钠浓度3.1%，pH 9.4，CaCl 2浓度3.0%，游离酶添加量10000U /g ，时间1.8h ，固定化酶活力可达5518U /g 。
固定化酶的最适pH 为10，最适温度为60ħ，制得的固定化酶的热力学稳定性和操作稳定性较好。
此外，固定化酶重复利用5个循环后酶活力仅降低40%。
关键词：海藻酸钠；碱性蛋白酶；固定化酶；酶学性质中图分类号：Q814.2文献标识码：A文章编号：1002－0306（2012）17－0166－06Preparation and enzymatic properties ofalkaline protease immobilized with sodium alginateWang Shengnan 1，Jiang Lianzhou 1，2，Li Yang 1，2，Li Dandan 1，Wang Zhongjiang 1，Qi Baokun 1，Liu Qi 1，Wang Mei 1（1.Food Science College of Northeast Agricultural University ，Harbin 150030，China ；2.The National Ｒesearch Center of Soybean Engineering and Technology ，Harbin 150030，China ）Abstract ：Preparation and enzymatic properties of alkaline protease immobilized with sodium alginate were studied．Based on single factor experiments ，response surface optimization method was used to determine the optimal conditions for immobilization．The results showed that optimum conditions were ：concentration of sodium alginate 3.1%，concentration of CaCl 23.0%，pH 9.4，amount of free enzyme 10000U /g ，time 1.8h ，enzyme activity up to 5518U /g．The optimum pH was 10，optimum temperature was 60ħ，the thermal stability and operational stability of the immobilized enzyme was better．Furthermore ，the enzyme activity of immobilized enzyme was only reduced by 40%after used five cycles．Key words ：sodium alginate ；alkaline protease ；immobilized enzyme ；enzymatic properties 目前，酶固定化技术已在食品工业、医药、化工等领域广泛应用，随着人们对天然高分子载体的不断挖掘和探究，对其进行改性，或利用超临界技术、纳米技术、膜技术等来固定化酶，同时，开发新型、高效固定化酶反应器，进一步提高转化和生产能力是固定化酶技术发展的趋势［1－4］。
响应面法在现代生产工艺优化中的应用
响应面法在现代生产工艺优化中的应用作者：陈岩杨如江俞敏丁时磊陈容前来源：《科技视界》2016年第19期产品生产工艺条件的优化是提高产品产出量及规模化生产效率的重要举措。
一个好的生产工艺往往要综合考虑多种因素对产出量的影响，如何从众多因素中选出最佳组合是难点所在。
传统最佳工艺的获取方法往往是在大量试验的基础上，通过逐渐改变生产条件以观察产出量的变化，从而找出因素一产量之间的规律，摸索出最佳反应条件。
该方法比较粗放，既耗时、耗力又不精确，它更依赖于研发人员的主观经验，这种模式很显然不能适应现代技术革新快速发展的需要。
为克服传统模式的弊端和适应社会的快速发展，一些优选法应运而生。
优选法是指研究如何用较少的试验次数，迅速找到最优方案的一种科学方法。
优选法现已被广泛应用于农业、生物、医药等全国各行各业并取得了巨大成果。
随着优选法应用领域的不断扩展，一些新的优选理论和方法也随之涌现，1优选法目前应用比较广的优选设计方法包括：正交设计法、均匀设计法、因子设计法等Ⅲ。
这些方法虽然能找到下一步优化的方向，但无法通过图形直观地快速判别优化区域。
相反，响应法可将体系的响应（产率）作为一个或多个因素的函数，并通过运用图形技术将这种函数关系显示出来，从而可直观地观察出最优化条件。
它除了可以得出连续的函数关系式，还可以考察不同因素间的相互作用。
与前述优选设计方法相比，响应面法的优势更加明显，因此，其正受到国内越来越多的技术研发工作者的青睐。
通过对CNKI数据库进行主题词“响应面”、“正交设计”、“均匀设计”或“因子设计”并含“优化”检索，可得到关于以上四种设计方法过去不同年份的发表文章数，具体统计结果（见图1）分析如下：响应面法优化方面的文章数增长率显著高于其他三种设计方法，尤其在2008年之后，其文章数更是急剧增加。
趋势图表明。
响应面法在工艺优化方面的研究越来越深入，其应用范围也越来越广，广大科研工作者对其选择偏好，也恰恰证明了响应面法的优势所在。
响应面法优化鹿鞭肽酶解工艺及体外补肾健骨活性分析
响应面法优化鹿鞭肽酶解工艺及体外补肾健骨活性分析赵峻露;李春楠;尹馨雪;兰梦;张辉;李晶峰【期刊名称】《食品工业科技》【年(卷),期】2023(44)2【摘要】目的:确定碱性蛋白酶酶解鹿鞭肽最佳工艺条件,并探究其体外补肾健骨活性。
方法:以酶解温度、pH、酶解时间和酶用量为影响因素,水解度为响应指标,在单因素实验的基础上,结合Box-Behnken方法进行响应面试验设计,获得酶解鹿鞭肽的最佳工艺;探究不同浓度的鹿鞭肽对小鼠睾丸间质细胞(TM3)的存活率以及睾酮(Testosterone,T)的分泌影响和对成骨细胞(MC3T3-E1)的存活率、碱性磷酸酶(Alkaline phosphatase,ALP)活力以及骨钙素(Osteocalcin,OCN)的分泌影响。
结果:最佳酶解工艺条件为温度51℃,pH8.7,时间4.1 h,酶用量1300 U/g,此时水解度为40.36%±0.22%;体外活性实验结果表明,TM3细胞不同浓度(25、50、100、200μg/mL)给药组与模型组相比较,均可显著提高细胞存活率和睾酮的分泌(P<0.05),并在50μg/mL质量浓度下,鹿鞭酶解肽对TM3细胞的T分泌促进作用最强,其分泌量为42.47 ng/mL;MC3T3-E1细胞不同浓度(25、50、100、200μg/mL)给药组与模型组相比较,细胞存活率和ALP活力、OCN分泌都有显著提高(P<0.05),并在50μg/mL质量浓度下,ALP活力及OCN分泌作用最显著,ALP 活力为6.80金氏单位/g prot,OCN分泌量为15.63 ng/mL。
结论:本实验通过响应面法确定了鹿鞭肽的最佳酶解工艺,验证了鹿鞭酶解肽具有较好的体外补肾健骨活性,为以后鹿鞭的综合开发利用提供一定的理论基础。
【总页数】9页(P213-221)【作者】赵峻露;李春楠;尹馨雪;兰梦;张辉;李晶峰【作者单位】长春中医药大学吉林省人参科学研究院【正文语种】中文【中图分类】R963【相关文献】1.响应面优化鱿鱼须脱皮液胶原肽酶解工艺及抗氧化活性2.响应面法优化仙茅多糖酶解工艺及体外免疫活性3.响应面法优化鹿筋蛋白提取工艺及体外抗类风湿性关节炎活性4.响应面法优化中药乌贼墨酶解工艺及体外抗肿瘤活性研究5.响应面法优化鹿骨多肽酶解工艺及其体外抗氧化活性因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
酶标板表面处理工艺
酶标板表面处理工艺酶标板表面处理工艺是酶标分析中非常重要的一环。
酶标板表面处理工艺的目的是为了使酶能够牢固地固定在酶标板表面，并保持其活性和稳定性，从而提高酶标分析的准确性和灵敏度。
酶标板表面处理工艺主要包括涂覆、吸附和固定化三种方法。
涂覆是将酶直接涂覆在酶标板表面。
涂覆方法简单方便，适用于一些酶活性较高的酶，如过氧化物酶（HRP）和碱性磷酸酶（AP）。
涂覆时需要注意控制涂层的均匀性和厚度，以保证酶的活性和稳定性。
涂覆后的酶标板需要进行一定的固定化处理，如用牛血清蛋白（BSA）或牛奶蛋白等进行封闭，以防止非特异性吸附。
吸附是将酶通过物理吸附的方式固定在酶标板表面。
常用的吸附材料有聚乙烯醇（PVA）、聚丙烯酸（PAA）等。
吸附方法简单易行，适用于一些酶活性较低的酶。
吸附时需要注意控制吸附时间和温度，以保证吸附效果。
吸附后的酶标板也需要进行一定的封闭处理。
固定化是将酶通过共价键或亲和键固定在酶标板表面。
常用的固定化方法有偶联剂法、亲和层析法等。
固定化方法相对复杂，但能够实现酶的高效固定和稳定。
固定化时需要选择适当的偶联剂或亲和基质，并控制反应条件，以保证固定效果和酶的活性。
固定化后的酶标板需要进行一定的封闭处理。
酶标板表面处理工艺的选择需要根据具体的实验要求和酶的特性来确定。
不同的酶标板表面处理工艺会对酶的固定效果、活性和稳定性产生影响。
因此，在选择酶标板表面处理工艺时需要综合考虑实验要求、酶的特性以及操作的便捷性。
酶标板表面处理工艺是酶标分析中至关重要的一步。
正确选择和操作酶标板表面处理工艺能够保证酶的固定效果、活性和稳定性，提高酶标分析的准确性和灵敏度。
因此，在进行酶标分析实验时，我们应该根据实验的具体要求和酶的特性来选择合适的酶标板表面处理工艺，以保证实验结果的准确性和可靠性。
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第31卷第1期河南工业大学学报(自然科学版)Vol .31,No .12010年2月Journal of Henan University of Technol ogy (Natural Science Editi on )Feb .2010收稿日期:2009210228基金项目:河南工业大学引进人才项目(150288);郑州市科技攻关计划(083SGYG25121-6)作者简介:侯利霞(19692),女,河南温县人,博士,副教授,从事蛋白、生物活性肽的研究与利用工作.文章编号:167322383(2010)0120053206响应面法优化固定化碱性蛋白酶工艺侯利霞,相朝清,王金水,赵舒畅(河南工业大学粮油食品学院,河南郑州450052)摘要:采用多孔壳聚糖微球吸附和戊二醛交联的方法,将碱性蛋白酶固定于壳聚糖上.在pH 、加酶量、温度、戊二醛体积分数和固定化时间5个单因素试验的基础上,利用响应面分析法对固定化碱性蛋白酶的工艺条件进行了优化.结果表明:在pH 9.20、加酶量7512U /g 、固定化温度44.58℃、戊二醛体积分数0.20%、固定化时间8.11h 的最佳工艺条件下,酶的回收率高达56.73%.关键词:固定化;碱性蛋白酶;响应面;优化中图分类号:TS201.2 文献标志码:B0 前言酶反应历来都是在水溶液中进行,属于均相反应.但是均相酶反应系统在使用过程中存在着许多不足之处,例如:酶的稳定性较差,在温度、pH 和无机离子等外界因素的影响下,容易变性失活;酶与底物和产物混在一起,反应结束后,难以回收利用,而且难于实现连续化酶反应;酶反应后与产物混在一起,无疑给产物的进一步分离纯化带来一定的困难[1].为克服均相酶反应的不足之处,20世纪60年代国内外许多学者开始致力于固定化蛋白酶在各个领域的应用研究.固定化酶与游离酶相比,在保持其高效、专一及温和的酶催化反应特性的同时又克服了游离酶的不足之处,具有分离回收容易、可多次重复使用、操作连续可控、工艺简便等优点.然而,检索大量的国内外文献表明仅有少量的固定化酶应用于实际生产.目前多数固定化酶载体价格较高,因此寻求廉价载体和简单高效的固定化方法具有重要的实际应用意义.壳聚糖是一种多孔网状体的氨基多糖,其游离氨基与各种蛋白质的亲和力很强,又可络合金属离子,使酶免受有害金属离子的抑制.同时具有来源丰富、价格低廉、可生物降解、无毒性、生物相容性好、机械性能优良、化学性能稳定等优点[2-3],是一种固定化酶的优良载体.作者以多孔壳聚糖微球为载体,戊二醛为交联剂,采用S AS 统计软件,通过响应面回归过程进行数据分析,对碱性蛋白酶A lcalase2.4L 固定化工艺进行优化,以期获得较高的酶活力回收率,提高操作稳定性,为工业化生产提供技术参考.1 材料与方法1.1 材料与试剂壳聚糖(脱乙酰度>92%,黏度55mPa ・s ):上海华硕精细化学品有限公司;A lcalase (2.4LFG )酶(液体):诺维信生物技术有限公司;戊二醛50%溶液(分析纯):郑州派尼化学试剂厂;酪蛋白:北京奥博星生物技术有限责任公司;L -酪氨酸:上海康捷生物科技发展有限公司;其他试剂均为分析纯.1.2 主要仪器与设备T DL —5台式大容量离心机:湖南星科科学仪器有限公司;LGJ —10C 四环冻干机:北京四环科学仪器厂;TG L —16C 高速离心机、F A —2004型电子分析天平:上海上天精密仪器有限公司;85—2型数显恒温磁力搅拌器:金坛市华峰仪器有限公司;T U —1810紫外可见分光光度计:北京普析通用仪器有限责任公司.54 河南工业大学学报(自然科学版)第31卷1.3 方法1.3.1 壳聚糖载体的固定化壳聚糖载体的固定化按照文献[4-5]的方法进行,稍作改动.30g壳聚糖溶解在600mL0.25mol/L的乙酸溶液中,室温下剧烈搅拌4h,黏稠状液体通过三层棉布过滤除去不溶性杂质,然后逐渐滴加1mmol/L Na OH2L,碱性条件下(pH8.0～10.0)使壳聚糖沉淀,混合液在去离子水中透析3d,离心分离使绝大部分的壳聚糖沉淀下来,双蒸水洗脱,真空冷冻干燥,在研钵中将其粉碎成粉末状,备用.1.3.2 A lcalase2.4L碱性蛋白酶的固定化A lcalase2.4L碱性蛋白酶的固定化参照武军等[6]方法.1.3.3 游离碱性蛋白酶和固定碱性蛋白酶活性的测定[7-8]固定化酶回收率是指固定化酶总活力与固定化过程中所加入的液态酶总活力之比,以百分数计.1.3.4 单因素试验设计以固定化酶回收率为评价指标,研究不同的固定化pH值、加酶量、温度、戊二醛体积分数和时间对固定化酶效果的影响.1.3.5 响应面试验设计根据单因素试验结果,以酶回收率(Y)为指标,利用S AS软件进行响应面试验设计,因素水平见表1.表1 响应面试验设计因素水平因素水平-2.37841-101 2.37841X1温度/℃33.10840455056.8921 X2时间/h 3.2432681012.7568 X3pH8.018.709.209.7010.40X4戊二醛体积分数/%0.080.150.200.250.32X5加酶量/(U・g-1)3243.18600080001000012756.83 1.4 数据分析采用SPSS软件的one2way ANOVA和Tukey 多重比较来检验相关数据的差异,当p<0.05时认为差异显著.采用S AS进行响应面分析,所有数据和图表均以平均值±标准偏差表示.2 结果与分析2.1 固定化碱性蛋白酶单因素分析2.1.1 加酶量对固定化效果的影响在pH10.0、温度50℃、时间12h、戊二醛体积分数0.20%、加酶量分别为4000U/g、8000 U/g、12000U/g、16000U/g、20000U/g的条件下,以酶回收率为指标,研究不同加酶量对固定化效果的影响,结果如图1所示.3表示该试验组与其余各组之间存在显著差异,p<0.05,下同.图1 加酶量对固定化效果的影响由图1可知,随着加酶量的增加,酶回收率先增加后降低,当加酶量为8000U/g时,酶回收率最大达到34.33%,这可能是因为当载体负载的酶量达到一定量后,再增加加酶量反而会增加固定化酶分子之间的拥挤程度,使之与底物结合时的空间阻碍增大,造成固定化酶活力的降低,因此选取加酶量为8000U/g较合适.2.1.2 戊二醛体积分数对固定化效果的影响在pH10.0、温度50℃、时间12h、加酶量8000U/g,戊二醛体积分数(GC)分别为0.1%、0.2%、0.4%、0.6%、0.8%、1.0%、1.2%的条件下,以酶回收率为指标,研究不同戊二醛体积分数对固定化效果的影响,结果如图2所示.图2 戊二醛体积分数对固定化效果的影响由图2可知,随着戊二醛体积分数的增加,酶回收率先增加后减小,当戊二醛体积分数为0.2%时,酶回收率最大,达到38.57%,这可能是由于随着戊二醛体积分数的增加,壳聚糖分子中被活化的氨基数量不断增多,大量的酪蛋白被固定在壳聚糖微球上;当戊二醛体积分数达到0.2%时,第1期侯利霞等:响应面法优化固定化碱性蛋白酶工艺55 已足以使壳聚糖分子及酶蛋白中的氨基充分交联,酶回收率达到最大值;但随着戊二醛体积分数的进一步增大,戊二醛对酶蛋白的变性作用增强,导致酶蛋白变性失活,降低了酶活回收率.因此选取戊二醛体积分数0.2%为最佳水平.2.1.3 温度对固定化效果的影响在pH10.0、时间12h 、加酶量8000U /g 、戊二醛体积分数0.2%,温度分别为40℃、45℃、50℃、55℃、60℃、65℃的条件下,以酶回收率为指标,研究不同温度对固定化效果的影响,结果如图3所示.图3 温度对固定化效果的影响由图3可知,随着温度的升高,固定化酶回收率呈现先上升后下降的趋势,在40～45℃,随着温度升高,交联的酶活性也提高;但是温度过高(>45℃)时,导致部分酶变性失活,使得交联能力下降.当温度为45℃时,酶回收率最大,达到47.60%,因此选取温度为45℃.2.1.4 时间对固定化效果的影响在pH10.0、加酶量8000U /g 、戊二醛体积分数0.2%、温度45℃,固定化时间分别为2h 、4h 、6h 、8h 、10h 、12h 的条件下,以酶回收率为指标,研究不同时间对固定化效果的影响,结果如图4所示.图4 时间对固定化效果的影响由图4可知,从2～8h 随着吸附时间的延长,酶回收率逐渐增加,8h 后开始降低,当时间为8h 时,酶回收率最大,为43.67%,推测其原因可能是因为当吸附达到平衡后,延长吸附时间不但不能提高吸附量,反而降低被吸附的酶的活力.因此选取固定化时间为8h .2.1.5 pH 值对固定化效果的影响在加酶量8000U /g 、戊二醛体积分数0.2%、温度45℃、固定化时间8h,pH 值分别为7.2、7.7、8.2、8.7、9.2、9.7、10.2的条件下,以酶回收率为指标,研究不同pH 值对固定化效果的影响,结果如图5所示.图5 pH 值对固定化效果的影响由图5可知,当pH 值从7.2增加到9.2时,酶回收率逐渐递增,但是当pH 值大于9.2以后,酶回收率反而呈现下降趋势.这是因为不同的pH 条件下,壳聚糖分子链的构象可能不同,与碱性蛋白酶的结合能力可能存在着一定的差异.同时碱性蛋白酶在不同pH 的缓冲液中也具有不同的分子构象,这些都会影响固定化酶的活力.因此选取pH 值为9.2.2.2 固定化碱性蛋白酶的响应面分析2.2.1 多元二次模拟方程的建立及其检验中心组合试验设计及试验结果见表2.Y =-2360.9+25.64294×X 1+26.10094×X 2+347.2756×X 3+66165.86×X 4+0.021131×X 5-0.232168×X 1×X 1+0.012031×X 1×X 2-0.300375×X 1×X 3-603.625×X 1×X 4-0.000145×X 1×X 5-1.558886×X 2×X 2-0.108437×X 2×X 3-132.8125×X 2×X 4-0.000014×X 2×X 5-18.64537×X 3×X 3+3198.75×X 3×X 4+0.000441×X 3×X 5-19228734×X 4×X 4+1.124062×X 4×X 5-1.388E -6×X 5×X 5二次多项模型方差分析见表3.由表3可知,失拟项在α=0.05水平上不显著(P =0.3797>0.05),其决定系数为0.9284,校正决定系数为0.8897,说明该模型拟合程度良好,用该模型对固定化碱性蛋白酶过程进行优化是合适的. 河南工业大学学报(自然科学版)第31卷56表2 中心组合试验设计及结果X1X2X3X4X5Y 140.0000 6.00008.70000.156000.0032.34±3.45 240.0000 6.00008.70000.1510000.0029.78±3.01 340.0000 6.00008.70000.256000.0030.55±2.79 440.0000 6.00008.70000.2510000.0027.88±3.11 540.0000 6.00009.70000.156000.0029.50±2.87 640.0000 6.00009.70000.1510000.0026.46±2.54 740.0000 6.00009.70000.256000.0031.16±2.66 840.0000 6.00009.70000.2510000.0030.98±4.02 940.000010.00008.70000.156000.0026.42±1.89 1040.000010.00008.70000.1510000.0023.65±2.14 1140.000010.00008.70000.256000.0031.02±2.49 1240.000010.00008.70000.2510000.0034.50±3.79 1340.000010.00009.70000.156000.0035.45±4.24 1440.000010.00009.70000.1510000.0030.54±4.62 1540.000010.00009.70000.256000.0031.23±3.97 1640.000010.00009.70000.2510000.0032.90±5.14 1750.0000 6.00008.70000.156000.0033.46±4.48 1850.0000 6.00008.70000.1510000.0022.88±2.93 1950.0000 6.00008.70000.256000.0025.55±3.75 2050.0000 6.00008.70000.2510000.0016.95±1.15 2150.0000 6.00009.70000.156000.0028.70±3.27 2250.0000 6.00009.70000.1510000.0020.14±1.86 2350.0000 6.00009.70000.256000.0025.65±4.21 2450.0000 6.00009.70000.2510000.0028.60±4.08 2550.000010.00008.70000.156000.0038.90±3.64 2650.000010.00008.70000.1510000.0027.75±2.65 2750.000010.00008.70000.256000.0027.09±1.40 2850.000010.00008.70000.2510000.0020.78±2.52 2950.000010.00009.70000.156000.0030.09±3.31 3050.000010.00009.70000.1510000.0021.57±2.79 3150.000010.00009.70000.256000.0026.56±1.67 3250.000010.00009.70000.2510000.0020.10±1.03 3333.10808.00009.20000.208000.0024.98±2.02 3456.89218.00009.20000.208000.0028.48±2.47 3545.0000 3.24329.20000.208000.0022.08±1.84 3645.000012.75689.20000.208000.0026.50±1.97 3745.00008.00008.01080.208000.0034.40±3.21 3845.00008.000010.38920.208000.0031.99±3.38 3945.00008.00009.20000.088000.0031.50±2.55 4045.00008.00009.20000.328000.0033.24±3.79 4145.00008.00009.20000.203243.1838.98±4.09 4245.00008.00009.20000.2012756.8317.34±1.54 4345.00008.00009.20000.208000.0060.78±5.78 4445.00008.00009.20000.208000.0058.88±4.89 4545.00008.00009.20000.208000.0059.99±6.01 4645.00008.00009.20000.208000.0050.36±4.44 4745.00008.00009.20000.208000.0046.87±3.75 4845.00008.00009.20000.208000.0058.71±4.82 4945.00008.00009.20000.208000.0057.87±5.32 5045.00008.00009.20000.208000.0059.97±6.23 5145.00008.00009.20000.208000.0057.79±4.30 5245.00008.00009.20000.208000.0060.01±5.38 5345.00008.00009.20000.208000.0056.12±4.36 5445.00008.00009.20000.208000.0059.99±4.88 5545.00008.00009.20000.208000.0049.97±5.02 5645.00008.00009.20000.208000.0057.23±4.29 5745.00008.00009.20000.208000.0057.89±4.72 5845.00008.00009.20000.208000.0052.78±3.99第1期侯利霞等:响应面法优化固定化碱性蛋白酶工艺57 表3 二次多项模型方差分析变异源平方和自由度均方F 值Pr ob >F 总模型10055.0320502.751725.1582<0.001失拟项468.07522221.27614 1.176220.3797误差项271.3121518.08747总和10794.4257R 2=0.9284R 2adj =0.8897回归方程系数显著性检验见表4.表4 回归方程系数显著性检验系数来源回归系数标准差t 值Pr ob >|t |X 1-1.4144550.690094-2.049660.0475X 20.65759530.6900940.9529070.3468X 3-0.129330.690094-0.187410.8524X 4-0.2768490.690094-0.401180.6906X 5-2.7630660.690094-4.00390.0003X 1×X 1-5.8042040.569292-10.1955<0.001X 1×X 20.12031250.8028710.1498530.8817X 1×X 3-0.7509370.802871-0.935320.3557X 1×X 4-1.5090620.802871-1.879580.0681X 1×X 5-1.4453120.802871-1.800180.0800X 2×X 2-6.2355420.569292-10.9531<0.001X 2×X 3-0.1084370.802871-0.135060.8933X 2×X 4-0.1328120.802871-0.165420.8695X 2×X 5-0.0540630.802871-0.067340.9467X 3×X 3-4.6613430.569242-8.18796<0.001X 3×X 40.79968750.8028710.9960350.3257X 3×X 50.44093750.8028710.5492010.5862X 4×X 4-4.8071830.569292-8.44414<0.001X 4×X 51.12406150.8028711.4000530.1698X 5×X 5-5.5514160.569292-9.75143<0.001由表4可知,试验中X 5、X 1×X 1、X 2×X 2、X 3×X 3、X 4×X 4、X 5×X 5这几个因素对固定化酶的影响显著,表明在固定化碱性蛋白酶过程中,加酶量以及各个因素平方项均对固定化碱性蛋白酶有显著影响.为了进一步研究相关变量之间的交互作用,通过S AS 统计软件绘制响应曲面线图来进行直观的分析,结果见图6～图9.图6 温度和加酶量交互影响固定化碱性蛋白酶的曲面图2.2.2 模型验证试验为了检验模型预测的准确性,在最佳固定化条件下对碱性蛋白酶进行固定化,做3组平行试验,所得结果分别为55.68%和57.45%、56.14%,可见该模型能较好地预测实际固定化情况.3 结论在单因素试验的基础上,以固定化酶回收率为指标,通过5因素5水平的响应面分析法对多孔壳聚糖微球固定化碱性蛋白酶工艺条件进行了优化,得到最佳固定化条件为温度44.58℃,时间8.11h,pH 值9.20,戊二醛体积分数0.20%,加酶量7512U /g,在该条件下固定化碱性蛋白酶活58 河南工业大学学报(自然科学版)第31卷回收率为56.73%.经方差分析得知加酶量对固定化酶回收率的影响显著,每个因素的平方项也显著,因素之间的交互作用均不显著.验证试验表明,响应面分析法可以有效地优化固定化碱性蛋白酶工艺条件,对工业化生产具有一定的指导意义.参考文献:[1] 周晓云.酶学原理与酶工程[M].北京:中国轻工业出版社,2005:86.[2] 吴汉福,杜海良,龚晓莹,等.用于酶固定化的高分子载体材料研究进展[J].云南化工,2008,35(3):46248.[3] Kraje wska B.App licati on of chitin-and ch2it osan-based materials f or enzy me i m mobi2lizati ons[J].Enzy me and M icr obial Technol2ogy,2004,35:1262139.[4] Leuba J L,W id mer F.I m mobilizati on of p r o2teinases on chit osan[J].B i otechnol ogy Let2ters,1979,1(3):1092114.[5] L i J,Du Y,Sun L,et al.Chit osaneous hy2dr ogel beads f or i m mobilizing neutral p r oteasef or app licati on in the p reparati on of l ow mo2lecular weight chit osan and chit o2oligomers[J].Journal of App lied Poly mer Science,2006,101:374323750.[6] 武军,陶红,梁歧.脱乙酰壳聚糖固定碱性蛋白酶的研究[J].食品科学,2005,26(9):1842186.[7] Tang Z X,Q ian J Q,Shi L E.Characteriza2ti ons of i m mobilized neutral p r oteinase on chi2t osan nano2particles[J].Pr 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mobilizati on ti m e8.11hours.Key words:i m mobilizati on;alkaline p r otease;res ponse surface;op ti m izati on。