微生物发酵培养基的优化方法

工业发酵进展

微生物发酵培养基的优化方法

对于微生物的生长及发酵，其培养基成份非常复杂，特别是有关微生物发酵的培养基，各营养物质和生长因子之间的配比，以及它们之间的相互作用是非常微妙的。面对特定的微生物，人们希望找到一种最适合其生长及发酵的培养基，在原来的基础上提高发酵产物的产量，以期达到生产最大发酵产物的目的。发酵培养基的优化在微生物产业化生产中举足轻重，是从实验室到工业生产的必要环节。能否设计出一个好的发酵培养基，是一个发酵产品工业化成功中非常重要的一步。以工业微生物为例，选育或构建一株优良菌株仅仅是一个开始，要使优良菌株的潜力充分发挥出来，还必须优化其发酵过程，以获得较高的产物浓度（便于下游处理），较高的底物转化率（降低原料成本）和较高的生产强度（缩短发酵周期）。设计发酵培养基时还应时刻把工

实验室最常用的优化方法是单次单因子法，这种方法是在假设因素间不存在交互作用的前提下，通过一次改变一个因素的水平而其他因素保持恒定水平，然后逐个因素进行考察的优化方法。但是由于考察的因素间经常存在交互作用，使得该方法并非总能获得最佳的优化条件。另外，当考察的因素较多时，需要太多的实验次数和较长的实验周期[3]。所以现在的培养基优化实验中一般不采用或不单独采用这种方法，而采用多因子试验。

2.多因子试验

多因子试验需要解决的两个问题:

(1)哪些因子对响应具有最大(或最小)的效应，哪些因子间具有交互作用。

(2)感兴趣区域的因子组合情况，并对独立变量进行优化。

3.正交实验设计

正交实验设计是安排多因子的一种常用方法，通过合理的实验设计，可用少量的具有代表性的试验来代替全面试验，较快地取得实验结果。正交实验的实质就是选择适当的正交表，合理安排实验的分析实验结果的一种实验方法。具体可以分为下面四步：

（1）根据问题的要求和客观的条件确定因子和水平，列出因子水平表；

（2）根据因子和水平数选用合适的正交表，设计正交表头，并安排实验；

（3）根据正交表给出的实验方案，进行实验；

（4）对实验结果进行分析，选出较优的“试验”条件以及对结果有显著影响的因子。

正交试验设计注重如何科学合理地安排试验，可同时考虑几种因素，寻找最佳因

次

报道。CastroPML报道用此法设计20种培养基，做24次试验，把gamma干扰素的产量提高了45%。

6.部分因子设计法

部分因子设计法与P1ackett-Burman设计法一样是一种两水平的实验优化方法，能够用比全因子实验次数少得多的实验，从大量影响因子中筛选出重要的因子。根据实验数据拟合出一次多项式，并以此利用最陡爬坡法确定最大响应区域，以便利用响应面法进一步优化。部分因子设计法与Plaekett-Burman设计法相比实验次数稍多，如6因子的26-2部分因子设法需要进行20次实验，而Plackett-Burman设计法只需要7次实验。

7.响应面分析法

响应面分析（responsesurfaceanalysis，RSM）方法是数学与统计学相结合的产物，和其他统计方法一样，由于采用了合理的实验设计，能以最经济的方式，用很少的实验数量和时间对实验进行全面研究，科学地提供局部与整体的关系，从而取得明确的、有目的的结论。它与“正交设计法”不同，响应面分析方法以回归方法作为函数估算的工具，将多因子实验中，因子与实验结果的相互关系，用多项式近似，把因子与实验结果（响应值）的关系函数化，依此可对函数的面进行分析，研究因子与响应值之间，因子与因子之间的相互关系，并进行优化。近年来较多的报道都是用响应面分析法来优化发酵培养基，并取得比较好的成果。

RSM有许多方面的优点，但它仍有一定的局限性。首先，如果将因素水平选的太宽，或选的关键因素不全，将会导致响应面出现吊兜和鞍点。因此事先必须进行调研，查询和充分的论证或者通过其它试验设计得出主要影响因子；其次，通过回归分析得到

[6]陈坚,李寅.发酵过程优化原理与实践.北京:化学工业出版社

[7]潘向军.生物过程优化的研究进展.化工时刊