响应面方法在优化微生物培养基中的应用

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大豆酸奶的益生菌应用响应面法优化发酵条件

大豆酸奶的益生菌应用响应面法优化发酵条件摘要：采用响应面法优化大豆酸奶的益生菌益生菌文化即单一，发展利用粪链球菌发酵工艺条件下，不使用任何添加剂。

本实验设计如下的中心旋转组合设计三个独立的变量，即，接种浓度（1–3% V / V），培养温度（37–43 C）和培养时间（12–15 h）。

缺乏合适的测试是微不足道的决定系数均高，范围从79.59到95.11%，除了在合音的情况（53.54%）。

结果表明，接种量，培养温度和培养时间对大豆酸奶的理化性质的影响。

优化的条件如下：接种量1.78%，培养温度，40.53c；（41）；和孵育时间，16小时，与80.7%宜益生菌大豆酸奶的研制。

实际应用：本文介绍了大豆酸奶的研制过程的优化。

单一的益生菌文化是用来开发益生菌大豆酸奶。

单文化是用，质量稳定的产品可以得到。

响应表面的方法已被用于过程优化；得到模型可用于任何因素的最佳参数组合。

所提供的信息能为益生菌大豆酸奶的大规模发展是有用的。

介绍：各种食品基质利用全球生产发酵具有潜在的益生菌的食物（Bansal等人。

2013，2014）。

发酵豆制品是日常饮食的重要部分，因为他们通常被视为健康食品。

亚洲益生菌食品的消费热潮，欧洲和美国已由于益生菌微生物包含作为饮食辅助治疗发生。

附加属性的豆类食品由于其降血脂，抗动脉粥样硬化，anticholesterolemic性能，减少过敏（vij等人。

2011）。

此外，发酵豆乳导致如血管紧张素转换酶活性肽的生产（ACE）抑制肽（Korhonen和pihlanto 2003）和提高生物利用度的异黄酮糖苷型异黄酮转化导致各自的苷元（羊栖菜等。

2005）。

因此，基于一个新兴的豆浆酸奶具有一定的饮食和健康忧虑的消费者细分提供了一个广泛的吸引力。

益生菌通常销售作为在胶囊和粉末形式的保健食品或添加到酸奶的益生菌，这是公司最受欢迎的汽车。

“功能”食品目前市场上反映了使用食物作为益生菌微生物系统方便的多元化。

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：

响应面法优化醋酸菌的发酵产酸培养基

发酵培养条件：５２０ｍＬ锥形瓶装液量５０ｍＬ，接
３个对醋酸产量影响显著的因素及其正负效应确定最
基金项目：北工业大学发酵工程省部共建教育部重点实验室２０湖０９年开放基金资助项目（０９ＪＯ）２０ＫＦＪ７收稿日期：０００９２１ —１ —０作者简介：文瑛（９４）女，北武汉人，士研究生，究方向：酸茵的选育、酵与应用研究；讯作者：雄，授。Ｅ孙１８一，湖硕研醋发通陈教～
两种菌属都能产生醋酸，同的是醋酸菌属氧化乙醇不
种量４，０静置培养５ｄ３℃ 。
１３方法．
能力强于葡萄糖，而葡萄糖杆菌属氧化葡萄糖能力强于乙醇，醋酸生产中用的大多是醋酸菌口。醋酸菌利］用细胞膜上的乙醇脱氢酶和乙醛脱氢酶氧化乙醇生成醋酸，乙醇和醋酸分别作为醋酸菌的碳源和代谢产物，浓度过高对醋酸菌细胞有毒害，些醋酸菌种在高醋有酸浓度的环境下还会启动氧化醋酸机制，而降低产反量¨ 。作者采用响应面法优化发酵培养基，定最佳３］确碳源、氮源以及其它营养因子的最适添加量，醋酸产使量得到较大的提高。
亿
与生物互程２１，ｏ２Ｎｏ１１８ｏ１Ｖ．

响应面法优化副干酪乳杆菌增茵培养基

ｒｅｓｐｏｎｓｅａｒｅａｗａｓｉｍｐｅｎｄｅｄｂｙｔｈｅｓｔｅｅｐｅｓｔｃｌｉｍｂｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｈｅｃｅｎｔｒａｌｃｏｍｐｏｓｉｔｅｒｅｓｐｏｎｓｅｔｅｓｔａｎｄｒｅｓｐｏｎｓｅｓｕｒｆａｃｅａｎａｌｙｓｉｓ
Ｆｅｂ．２０１３
２月
文章编号：１００２ — ２０９０（２０１３）０１ — ０００１ — ０６
响应面法优化副干酪乳杆菌增茵培养基
杨丽娟，陆海燕，贝丽霞。韩文革，赵长江。韩德权ｚ
（１．黑龙江八一农垦大学农学院，大庆１６３３１９；２．黑龙江大学生命科学学院）
ＹａｎｇＬｉｊｕａｎ，ＬｕＨａｉｙａｎ，ＢｅｉＬｉｘｉａ，ＨａｎＷｅｎｇｅ，ＺｈａｏＣｈａｎｇｊｉａｎｇ，ＨａｎＤｅｑｕａｎ２
（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，ＨｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇＢａｙｉＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｑｉｎｇ１６３３１９；
ｗｅｒｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔａｔｔｈｅａｐｏｇｅｅ．ｈｅＴｏｐｔｉｍｉｚｅｄｃｅｌｌｄｅｎｓｉｔｙｒｅａｃｈｅｄ５．１６ｘ１０，ｗｈｉｃｈｗａｓｖｅｒｙｃｌｏｓｅｔｏｔｈｅｅｘｐｅｃｔｅｄｖａｌｕｅ（５．１８ｘｌＯ９）

利用响应面法优化L-组氨酸摇瓶发酵培养基

计，ａ１ｍ光程５０ｎ４ｍ测ＯＪＤ。
黄色短杆菌ＬＳ（ｉ。Ｔａ，Ｇ４Ｂｏ，ｈ一３一（２一Ｔｉ．ｈａｚｙ）一Ｌ—ａｎｎ — ｒ由新疆农业科学院微生物所ｏ１ｌｉｅａ）提供。
１２培养基．
（．１石河子大学食品学院，疆石河子８２０；．新３０３２新疆农科院微生物应用研究所，新疆乌鲁木齐８０９）３０１
摘要：通过单因素实验对Ｌ一氨酸产生菌ＬＳ组Ｇ４的发酵培养基成分进行筛选，确定了３个影响较大的重要因素，即酵母
膏、尿素、硫酸镁。在此基础上，采用二次响应面分析法进行回归分析，到各因素的最佳水平值。经５批培养验证，得预测值与验证试验平均值接近。优化后培养基组成为（Ｌ）蔗糖１０硫酸铵５酵母膏１，ｇ・：５，０，０尿素１２，Ｓ．，Ｋ：Ｏ．，．ＭｇＯ２２ＨＰ１５ＫＨＯ０５Ｎ：Ｐ．。优化后的发酵培养基使ＬＳ２Ｐ．，ａＨＯ０５Ｇ４菌株的Ｌ一组氨酸产量提高了１．５５２％。
研究活动，由于产酸率较低，但尚无法运用于实际生
１２３基础发酵培养基（・Ｌ）蔗糖１０，．．ｇ：５
（Ｈ）Ｓ０酵母膏２，Ｎ２Ｏ４，０尿素２０ＭＳ４７２．，ｇＯ・ＨＯ
１．０，ＫＨ２ＰＯ４１５，ＨＰＯ４０．ＮａＨＰＯ４０．，Ｃａ．Ｋ２５，２５－

响应面分析法用于微生物培养基浓度的优化

左右．菌后备用。灭
１２１２黄色短杆菌ＭＡ－酵培养基成份（．．．３发％）丙二酸２２ＫＰＭｇＯ ’ Ｈ２．５．．Ｏ４２，Ｓ４７ＯＯ０，０玉米浆３２用３％ＮＯ调节ｐ．，０ａＨＨ至７５左右。．灭菌后备用。
浓度进行了优化。实验结果表明：氨短杆菌ＭＡ．产
２黄色短杆菌ＭＡ３的酶活力较采用响应面分析法、．优化前提高１％．中，氪短杆菌ＭＡ２酶活力０其产．达２８０，ｌ．色短杆菌ＭＡ．７８ｘ１Ｊｍｏ／ｈ黄ｕｇ３酶活达３６０ｖｏ／．，国内外文献报道的其它产２２ｘ１ｍｔｈ较ｇ氨短杆菌和黄色短杆菌单位菌体延胡索酸酶活力有显著提高。
菌、色短杆菌单住茵悼延胡索酸酶活力有显著提高。黄
关键词：响应面分析法；培养基；优化
国内外对产酶条件中培养基各组分浓度优化的报道往往是采用单因素多水平的优化．未考虑碳源、氮源、无机离子等多个因素之间的协同作用。本研究将响应面分析法（ｅｐｎｅＳｒａｅＭｅｈｄＲｓｏｓｕｆｃｔｏ．ＲＭ）于微生物培养基浓度的优化，以产氨短Ｓ用并
响。在产延胡索酸酶菌株产氪短杆菌ＭＡ．养体２培
系中柠檬酸氢二铵、米浆、Ｓ７Ｏ对菌体玉ＭｇＯ４培养及延胡索酸酶活力影响较大，而在黄色短杆菌

响应面法设计优化阿维菌素化学合成发酵培养基

响应面法设计优化阿维菌素化学合成发酵培养基胡栋;柯灵超;张敬宇;谭高翼;张立新;高强【摘要】目的设计优化一种化学合成发酵培养基,为阿维菌素产生菌生理生化研究提供基础.方法在单因素实验的基础上运用响应面分析的方法,对9种因素进行Plackett-Burman设计筛选得到3个显著因子,并对其进行最陡爬坡试验和Box-Behnken 试验,利用Design-Expert V8.06分析软件进行回归分析得到最优组合.结果优化后化学合成培养基的组成为:葡萄糖12 g/L,麦芽糖18g/L,苏氨酸1.98g/L,50％乳酸钠0.5mL/L,K2HPO4·3H2O 0.3g/L,MgSO4·7H2O0.5g/L,NaCl 0.5g/L,FeSO4· 7H2O0.01g/L,MnSO4·H2O 0.015g/L,MOPS 5g/L.结论经验证,该培养基的产素能力比目前的清亮培养基提高了397.4％,并具有透明清亮且产素稳定等特点,为以后阿维链霉菌的理论和生产研究奠定了基础.【期刊名称】《中国抗生素杂志》【年(卷),期】2018(043)008【总页数】7页(P1055-1061)【关键词】阿维链霉菌;阿维菌素;化学合成培养基;响应面法;设计优化【作者】胡栋;柯灵超;张敬宇;谭高翼;张立新;高强【作者单位】工业发酵微生物教育部重点实验室,天津科技大学生物工程学院,天津300457;工业发酵微生物教育部重点实验室,天津科技大学生物工程学院,天津300457;生物反应器工程国家重点实验室,华东理工大学,上海200237;生物反应器工程国家重点实验室,华东理工大学,上海200237;生物反应器工程国家重点实验室,华东理工大学,上海200237;工业发酵微生物教育部重点实验室,天津科技大学生物工程学院,天津300457【正文语种】中文【中图分类】R978.1阿维菌素(avermectins, AVMs)是由阿维链霉菌(Streptomyces avermitilis)代谢产生的一种效果极佳的大环内酯类杀螨杀虫剂和潜在的抗生素药物[1]，阿维链霉菌发酵液中通常含有8种阿维菌素组分，既A1a/A1b、A2a/A2b、B1a/B1b和B2a/B2b，其中，B1组分，尤其是B1a组分的杀虫效果最佳，目前B1a组分也是商品化的阿维菌素产品中的主要成分[2-3]。

响应面分析法优化蒲公英内生真菌培养基条件的研究

发酵成本低．于通过现代生物技术改造遗传性易状等优点．望通过植物内生真菌发酵突破植物有资源周期长、量低、可再生等限制，产不为一些重
要的药物生产开辟新的途径研究表明药用植物中的内生真菌能产生与宿主植物相同或相似的
（）Ｄ固体培养基：ＰＡ液体培养基的２ＰＡ在Ｄ
基础上加琼脂２ｇ０：
关键词：公英内生真菌；养基优化；蒲培响应面分析；
Ｂ０ — ｈｋｎ设计ｘＢｅｎｅ
（）３蒲公英浸汁液的制取：取新鲜蒲公英称
３７
动物保健
ＡｎｄＰｔｉ２ｍＨｄｔ
１．抑菌试验．４２
根据响应面分析的结果．配制最佳培养基做
验证试验。
采取平板挖洞法进行抑菌试验，打孔器直径
为７ｍ．滴人１０Ｌ指示菌的菌悬液涂布均匀，ａｒ０ｔｘ吸取１０Ｌ发酵液滴人孔中，种发酵液重复０ｔｘ每３次３ ℃培养１～０．７８２ｈ用游标卡尺采用十字交
以马铃薯浸出液为基础培养基，自然ｐ将Ｈ，
５ｍＬ发酵液分装到２００５ｍＬ三角瓶中（接种５％的
１１试验材料．
１１１供试菌种与指示菌种．．蒲公英内生真菌：由实验室分离并保存。
张建刚：州大学动物科学与技术学院。扬潘晓花：单位同第一作者。

响应面法优化贝莱斯芽孢杆菌CY30发酵培养基的研究

响应面法优化贝莱斯芽孢杆菌CY30发酵培养基的研究刘芳; 廖先清; 周荣华; 陈伟; 饶犇; 黄大野【期刊名称】《《湖北农业科学》》【年(卷),期】2019(058)023【总页数】4页(P91-94)【关键词】贝莱斯芽孢杆菌(Bacillus velezensis)CY30; 发酵培养基; 优化; 芽孢数; 响应面法【作者】刘芳; 廖先清; 周荣华; 陈伟; 饶犇; 黄大野【作者单位】湖北省生物农药工程研究中心武汉 430064【正文语种】中文【中图分类】Q939.92芽孢杆菌（Bacillus）广泛存在于自然界，是重要的农作物病虫害生物防治因子，并广泛开发为活体微生物农药，用于农作物病虫害的防治［1］。

作为芽孢杆菌属中的一种，贝莱斯芽孢杆菌（Bacillus velezen-sis）最早由 Ruiz-Garcia 等［2］从采自西班牙贝莱斯河的水样中分离获得，可产生表面活性剂。

后续研究者从不同的生态环境中分离到贝莱斯芽孢杆菌，并发现其对多种植物病原真菌、黄单胞菌及马铃薯疮痂病菌等具有抑菌活性［3］。

贝莱斯芽孢杆菌还可用作絮凝剂、食品发酵剂，并用于表面活性剂的生产［3］。

笔者所在研究团队在前期的研究中从茶树根际土壤中分离到贝莱斯芽孢杆菌CY30菌株，其对多种植物病原真菌具有较强的抑菌活性，并对茶轮斑病具有一定的防效，表明其具有一定的开发价值。

通过对贝莱斯芽孢杆菌CY30发酵培养基的优化，提升该菌株的发酵水平，可加快该菌株的产业化进程。

不同的微生物对营养的需求各不相同，在微生物工业化生产之前，必须要对其发酵培养基及培养条件进行优化。

微生物发酵培养基的优化方法种类众多，其中以响应面法能够快速有效地确定发酵培养基的组成及培养条件。

本研究以自主分离获得的贝莱斯芽孢杆菌CY30菌株为研究对象，对其培养基配方进行Plackett-Burman试验，筛选显著的影响因子，然后通过中心组合设计和响应面分析，获得最优培养基组合，以期为该菌株的扩大生产及产业化发展提供支撑。

应用响应面法优化乳酸乳球菌DU101发酵培养基

ＴｅｈｏｃｎｒｔｎｆｔｂｖｏｓｂｔｔｓｗｒｆｒｅｐｉｚｄｂｓｇＣＤ（ｅｔｌｈｎｔｅｃｎｅｔｉｓｏｅａｏｅｔｕｓｒｅｅｅｕｈｒｏｔｅｙｕｉＣＣｎａａｏｈｗａｔｍｉｎｒｃｍｐｓｅｉ）ｎｓｏｓｕａｅａａｓ．ｈｐｍｌｅｍｎｔｎｍｄｕｒｉｎｐｏｕｔｎｏｏｉＤｓｎａｄｒｐｎｅｓｒｃｎｌｉＴｅｏｔａｆｒｅｔｉｅｉｆｓｒｄｃｏｔｇｅｆｙｓｉａｏｍｏＮｉｉ
ＬＮｏｇｈ，ＨＯＤｎＩＧＷｅｘａｇ（ｏｅｅｏｉｃｎｅ，ＨｉｎｊｎｎｅｓｙＩＧＨｎｚｉＺＡａ，ＰＮｎｉｎＣｌｇｆＬｅＳｉｃｓｅｌｇｉｇＵｉｒｉ，ｌｆｅｏａｖｔＨｒｉ１０８，ｈｎ）ａｂｎ００Ｃｉ５ａ
ＡｂｔａｔＴｅｆｒｎａｉｎｓｒｃ：ｈｅｍｅｔｔｍｅｉｍｏｒＮｉｎｒｄｃｉｎｙａｔｃｃｕｌｃｉＵ１１ｏｄｕｆｓｐｏｕｔｂＬｃｏｏｃｓａｔＤ０ｗａｉｏｓｓ
ｏｔｉｅｙｕｉｇｒｓｏｓｕａｅｍｅｈｄｏｙ．ｒｔ，Ｐｌｃｅ－ｒｎｄｓｇｓｕｅｏｅａｕｔｐｉｚｄｂｓｎｅｐｎｅｓｒｃｔｏｏｌｇＦｉｌｍｆｓｙａｋ￣Ｂｕｍａｅｉｎｗａｓｄｔｖｌａｅｔｅｉｆｅｃｓｏｉｈｅａｅａｔｓｉｅｍｅｔｔｎｍｅｉｍ．ｅｒｓｌｈｗｅｈｔｕｏｅａｄＮａｈｎｕｎｅｆｅｇｔｒｌｔｄｆｃｏｒｆｒｎａｉｄｕｌｎｏＴｈｅｕｔｓｏｄｔａｃｓｎＡｃｓｇｌｗｅｅｔｅｍａｉｆｅｔｇｆｃｏｓｗｈｌｈｔｅｄｔｅａｏｓｇｎｆａｔｅｅｔｎＮｉｉｒｄｕｔｎｒｈｎａｃｉａｔｒｉｔｅｏｈｒａｄｉｖｓｈｄｎｉｉｃｎｆｃｓｏｓｎｐｏｃｉ．ｎｅｉｉｏ

响应面法优化恩拉霉素发酵培养基

Technology 科技分析与检测
响应面法优化恩拉霉素发酵培养基
□ 许铭玉王小琴冯疆涛罗文伟李虎邢雪岩新疆阿克苏地区疾病预防控制中心
摘要：本试验通过 Box-Behnken Design 中心组合试验对出发培养基 X24 进行优化，选取玉米粉、黄豆粉、硫酸铵、葡萄糖 4 个因素建立模型，对菌株 TCCC 21101 进行发酵测活并进行验证试验，最终得到优化后的培养基配方，即玉米粉 7.88%、黄豆粉 2.82%、硫酸铵 0.4%、葡萄糖 0.6%、硫酸亚铁 0.01%、L- 乳酸 0.2%、碳酸钙 0.5%、耐高温 α- 淀粉酶 0.07% 和豆油 0.05%。该培养基发酵测活得出抑菌圈直径的大小约为 19.35 mm，其效价约为 4 147 U/g，对比工业发酵培养基，该培养基配制简单，成分廉价易得，较适合实验室研究用。
1.1.1 试验菌株产恩拉霉素的杀真菌链霉菌 TCCC 21101；生物测定指示菌枯草芽孢杆菌 CMCC（B）63501，以上两株菌均由应用微生物与酶工程实验室保藏。 1.1.2 主要试剂和仪器参见文献 [8]。 1.1.3 培养基和溶液 GYT 培养基，参见文献 [8]；种子培养基，参见文献 [8]；发酵培养基 X24：玉米粉 8%，葡萄糖 0.5%，黄豆粉 3%，硫酸铵 0.4%，玉米浆粉 2%，碳酸钙 0.5%，豆油 0.05%，耐高温 α淀粉酶 0.07%，灭菌前 pH 为 7.0 ～ 7.2；抗生素检定培养基：25 g/L。以上培养基灭菌条件均为湿灭法。121 ℃、
关键词：恩拉霉素；响应面；发酵培养基；抑菌圈；效价
恩拉霉素，是 1966 年自日本兵库县土壤中分离得到的一株杀真菌素链霉菌（Streptomyces fungicidicus No. B5477）发酵获得的次级代谢产物。 [1-3] 恩拉霉素对革兰氏阳性菌特别是有害梭状芽孢杆菌具有较强的抑制作用。

应用响应面法优化去氢表雄酮1α-羟基化的转化培养基

结论优化后的培养基中目标产物ｌ．Ｈ— ＨＥａＯＤＡ转化率达到１．８３％。８关键词：斜卧青霉；去氢表雄酮；１ｃ羟基去氢表雄酮；培养基优化；响应面法６．
中图分类号：Ｑ９．３３
文献标识码：Ａ
２６５
食ｌ卷第０期００２７
应用响应面法优化去氢表雄酮１．羟基化的转化培养基
刘佩卉，刘新利，鞠培殿，张海涛
（山东轻工业学院微生物工程山东省重点实验室，山东济南２０５）５３３
摘要：目的优化斜卧青霉Ｐｎｃｌｍｄｃｍｂｎｈ１转化去氢表雄酮（Ｅｅｉｌｕｅｕｅｓ一３ｉｉｐＤＨＡ）为１．ａ羟基去氢表雄酮（ａＯＨＤＡ）１．．ＨＥ的转化培养基。方法在单因素实验的基础上，采用响应面分析法优化斜卧青霉ｐ一３ｈ１转化ＤＨＡ的转化培养基，找出主要Ｅ
４讨论
无污染等。但是，应根据需求采取不同的工艺参数，
高压电场常温提取技术是利用分子在高压电场条若想得到大量提取物应当以电场强度１Ｖｃ６ｋ／ｍ，脉冲０：为参数提取；如果以鹿筋蛋白质为２件下产生极化反应原理，克服分子间的引力，在适合数１，料液比ｌ５
ｂｅｉｌｕｅｕｂｎｈ１．ｔｏｓＯｅａｉｏｎｌｆｃｒｅｔｔｅｅｐｎｅｕｆｃｔｏ（Ｓｗａｙｎｃｌｍｄｃｍｅｓ－３ＭｅｈｄｎｔｓｆｉｇｔｓｈｓｏｓｒｅｈｄＲＭ）ｓＰｉｉｐｈｂｓｓｅａｏｔ，ｒｓａｍｅ

响应面法优化变种米曲霉产木聚糖酶发酵培养基

中图分类号：Ｔ９５．Ｑ２＋９文献标志码：Ａｄｉ０３６／ｓｎ１７ — ６６Ｘ）０２０．１ｏ：１．９ｊｓ．６１９４（．１．０２９ｉ２５
ＭｅｉｍｔｍｉａｉｎｏｓｒｉｌｓｏｙａａｏｌｎａｅｄｕＯｐｉｚｔｏｆＡｐｅｇｌｕｒｚｅｖＪｆｒＸｙａｓＦＵｓｎｇＲｅｐｎｓｕｆｃｅｈｄｌｇｉｓｏｅＳｒａｅＭｔｏｏｏｙ
组合设计及响应面分析确定影响木聚糖酶产量的关键因素Ｋ２Ｏ和ＺＳ４７０的最佳水平。经过上述优化，木聚ＨＰｎＯ￣Ｈ２糖酶产量比基本培养条件下提高了１９．９倍，达到８６１ＵｍＬ３．／。８
关键词：木聚糖酶；米曲霉；ＰａｋｔＢｒａｌｅ— ｕｍｎ设计；响应面法；优化ｃｔ

ＰａｋｔＢｒｎ法（ｌｋｔＢｒａｅｉ，ＰＢｌｅ — ｕｍａｃｔＰａｅ — ｕｍｎＤｓｎ — ）对影响变种米曲霉产木聚糖酶发酵的相关因素进行了评价。筛选ｃｔｇ有显著效应的２因素：ＫＰＺＳ７：个Ｈ２Ｏ和ｎＯ・ＨＯ。在此基础上，采用最陡爬坡路径逼近最大响应区域，利用中心旋转
１９９％ｃｍｐｒｄｗｔａｎｔｒｉａｍｅｉｍ．３．ｏａｅｉｔｔｈｈｉｈｅｏｇｎｄｕｉｌＫｅｒｓｙａａｅｙｗｏｄ：ｘｌｎｓ；Ａｓｅｇｌｓｏｙａｒｉｕｒｚｅ；ＰａｋｔＢｕｍａｅｉ；ｒｓｏｓｕｆｃｔｏｏｏ；ｏｔｚｔｎｐｌｌｃｅｔ－ｒｎｄｓｎｇｅｐｎｅｓｒｅｍｅｈｄｌｇａｙｐｉａｉｍｉｏ

响应面法在生物过程优化中的应用

比较
１１单次单因子法．．
生物过程；优化技术；响应面法；试验设
ｄｓｅｓｂｅｗｒｏｉｔｃｎｌｇｎｕｔ．Ｂｏｏｉａｉｐｎａｌｏｋｆｒｂｏｅｈｏｏｙｉｄｓｒｙｉｌｇｃｌ
ｔｅｒｓｏｓｒｃｔｏｒｆｃｅｔｐｉｚ－ｈｅｐｎｅｓｆｅｍｅｈｄｉａｍｏｅｅｉｎｔｕａｓｉｏｍｉａ
ｔｏｅｈｑｅ．ｅｅａｏｉｎｔｃｎｉｕｓＳｖｒｌｃｍｍｏｐｉｚｔｎｔｃｎｑｕｓｎｏｔｍｉａｉｅｈｉｅｏ
摘
要
生物过程优化的目的在于提高终产物的产
率，是生物技术产＿４不可缺少的一项工作。近年，Ｅｌｋ来国内外较为常用的生物过程优化技术包括非统计优化技术和统计优化技术两大类。在生物过程优化
中的所有因素最佳化，使终产物产率最高。因此，生物过程优化在生物技术产业化中具有非常重要的
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。

响应面法优化L-谷氨酰胺发酵培养基的研究

ห้องสมุดไป่ตู้
研究报告
响应面法优化一谷氨酰胺发酵培养基的研究
郭春前，江衍哲，关丹，张大龙，徐庆阳，谢希贤，张成林，陈宁
１．天津科技大学生物工程学院，工业微生物教育部重点实验室，天津３００４５７；２．中国生物发酵产业协会，北京１００８３３
ｊｉｎｇ１００８３３；Ｃｈｉｎａ
Ｃｏｒｒｅ８ｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ，Ｅ— ｍａｉｌ：ｘｕｑｉｎｇｖａｎｇ＠ｔｕｓｔ．ｅｄｕ．ｃｎ
［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ：Ｒｅｓｐｏｎｓｅｓｕｆｒａｃｅｍｅｔｈｏｄｗａｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｆｅｒｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｄｉｕｍｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ
［中图分类号］ＴＱ９２２；Ｑ５０３
［文献标识码］Ａ
［文章编号］１００９－０００２（２０１３）０４ — ０５２８ — ０４
ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＬ－ＧｌｕｔａｍｉｎｅＦｅｒｍｅｎｔａｔｉｏｎＭｅｄｉｕｍｂｙＲｅｓｐｏｎｓｅＳｕｒｆａｃｅＭｅｔｈｏｄ
［摘要］目的：采用响应面法对一谷氨酰胺发酵培养基成分进行优化，以提高Ｌ－谷氨酰胺发酵产量。方法：首先利用Ｐ１ａｃｋｅｔｔ — Ｂｕｒｍａｎ试验设计筛选出影响Ｌ一谷氨酰胺产量的主要因素葡萄糖、玉米浆和（ＮＨ）ｚＳＯ，在此基础上采用最陡爬坡实验逼近最大响应区域，并利用中心组合设计及响应面分析法进行回归分析。结果：通过求解回归方程得到Ｌ－谷氨酰胺发酵培养基最佳浓度为葡萄糖１００ｇ／Ｌ、玉米浆４．５ｍｌ／Ｌ、（ＮＨ）ｚＳ０３７．２ｇ／Ｌ，Ｌ－谷氨酰胺产量理论最大值达４１．０Ｌ。结论：经模型验证，预测值与验证试验平均值接近，在优化条件下谷氨酰胺产量提高了３７．６％。［关键词］一谷氨酰胺；发酵培养基优化；响应面分析

响应面法优化产黄青霉的培养条件

安徽农学通报2023年06期动植物·微生物·食用菌·中药材响应面法优化产黄青霉的培养条件关舒怡田晶*（吕梁学院生命科学系，山西吕梁033001）摘要产黄青霉是一种遍布于土壤、腐烂物质等基物中的真菌，可产生酶类、青霉素及有机酸等物质，是工业上用于发酵生产青霉素的重要丝状真菌。

产黄青霉的菌落生长和产孢量有一定的特点，在一定程度上受到外界培养条件的影响。

为筛选出产黄青霉菌的最佳培养条件，本试验以产黄青霉为研究对象，研究培养温度、光周期、培养基初始pH对产黄青霉培养的影响，以菌落直径和产孢量为指标，通过单因素及响应面试验对产黄青霉的培养条件进行优化处理。

结果表明，在温度24.1℃、pH7.0、光周期24L处理时产黄青霉菌落直径最大，产孢量也最大，最适合产黄青霉菌生长，并通过试验验证该条件为最佳培养条件。

关键词产黄青霉；响应面法；产孢量；培养条件中图分类号TQ465.1文献标识码A文章编号1007-7731（2023）06-0039-05产黄青霉属无性型真菌，是一种属于半知菌亚门丝孢纲丝孢目从梗孢科青霉属的真菌，可以分泌多种胞外酶来分解底物，也可以产生真菌毒素，是工业上重要的真菌之一，也是一种遍布于土壤、空气及腐烂的有机物质等基物中的真菌[1-2]。

产黄青霉是工业上β-内酰胺类抗生素的来源菌株。

实际生活中，伴随着人们对青霉素的需求不断增加，产黄青霉菌株的培养可为大量获得青霉素提供物质基础。

为此，本试验通过单因素及响应面试验优化得出最适合产黄青霉的培养条件，为产黄青霉的扩大培养提供科学依据。

1材料与方法1.1试验材料1.1.1菌种。

供试菌株：产黄青霉，试管斜面保存于4℃的冰箱中。

使用时取出活化，接种于SDAY培养基上，置于25℃生化培养箱中培养，当菌丝生长到培养皿2/3时，方可使用。

1.1.2培养基。

SDAY培养基：蛋白胨10.0g，酵母粉2.0g，葡萄糖40.0g，琼脂15.0g，蒸馏水1.0L。

响应曲面法及其在微生物发酵工艺优化中的应用

响应曲面法及其在微生物发酵工艺优化中的应用袁辉林;康丽华;马海滨【摘要】[ Objective] The research aimed to introduce the response surface method ( RSM) and its application in the microbial fermentation process optimization. [ Method ] By using RSM, the medium components, culture conditions and feeding technique of microbial fermentation were optimized. [Result] RSM overcame the limitations of traditional methods,optimized and evaluated every factor level which affected the test index and their interactions, quickly and effectively determined the optimum condition of multi-factor in the microbial fermentation process. [ Conclusion] The research provided the scientific basis and theory guidance for carrying out the microbial fermentation process optimization research by correctly using RSM.%[目的]介绍响应曲面法及其在微生物发酵工艺优化中的应用.[方法]应用响应曲面法对微生物发酵的培养基配方、培养条件和补料工艺进行优化.[结果]响应曲面法克服了传统方法的局限性,对影响试验指标的各因子水平及其交互作用进行优化和评价,快速有效地确定微生物发酵工艺中多因子系统的最佳条件.[结论]为正确运用响应曲面法开展微生物发酵工艺优化研究提供了科学依据和理论指导.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2011(039)016【总页数】4页(P9498-9500,9502)【关键词】响应曲面法;发酵工艺;优化【作者】袁辉林;康丽华;马海滨【作者单位】中国林业科学研究院热带林业研究所,广东,广州,510520;中国林业科学研究院热带林业研究所,广东,广州,510520;中国林业科学研究院热带林业研究所,广东,广州,510520【正文语种】中文【中图分类】S188+.4微生物发酵过程机理复杂，影响因素众多，对微生物发酵工艺进行优化显得尤为重要，已成为发酵水平高低的决定因素，其相关的研究报道也越来越多［1-3］。

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利用ＳＡＳ软件来进行培养基的优化具体可以分为４个步骤，以下就结合里氏木霉ＲｕｔＣ－３０发酵生产纤维素酶培养基成分的确定来说明响应面方法的具体应用。２．１确定主要因素
确定要考察的过程中的关键因素，即研究范围内主要影响发酵过程和产品产量的重要因素。如果预先不知道哪些是重要因素，可以通过极差试验或Ｐｌａｃｋｅｔｔ－Ｂｕｒｍａｎ试验来确定这些因素。为了简单起见，用ＲＳＭ来研究的因素一般为２～３个；当然ＲＳＭ也可以研究多变量问题，但其结果比较复杂。在里氏木霉ＲｕｔＣ－３０发酵生产纤维素酶的研究中，通过Ｐｌａｃｋｅｔｔ－Ｂｕｒｍａｎ试验来确定主要因素。
２．７３
６
１－１１－１１－１
３．９８
７－１１１－１－１１
２．２４
８
１１１１１１
４．５２
２．１．２根据Ｐｌａｃｋｅｔｔ－Ｂｕｒｍａｎ实验结果筛选主要因素采用ＳＡＳ进行各因素主效应分析结果见表２。从表２可以看出，６个因素中对响应值影响的
显著性顺序为：Ａｖｉｃｅｌ＞（ＮＨ４）２ＳＯ４＞麸皮＞ＫＨ２ＰＯ４＞玉米浆粉＞酵母粉。而且，Ａｖｉｃｅｌ、（ＮＨ４）２ＳＯ４、麸皮、ＫＨ２ＰＯ４这４个因素的可信度都在９０％以上，另外２个因素可信度则低于９０％。在作响应面实验时，考察因素超过３个会使实验次数显著增加（３个因素做１５次实验，４个因素做２７次实验）。在４个因素显著因素中，ＫＨ２ＰＯ４的影响相对差一些，因此，把ＫＨ２ＰＯ４及玉米浆粉、酵母粉固定在较好水平上。选择其他３个因素进一步做响应面实验。
表１Ｎ＝６的Ｐｌａｃｋｅｔｔ－Ｂｕｒｍａｎ实验设计与响应值表
实验号Ｘ１Ｘ２Ｘ３Ｘ４Ｘ５Ｘ６酶活（ＩＵ／ｍＬ）
１
－１－１－１１１１
３．８７
２
１－１－１－１－１１
４．４５
３
－１１－１－１１－１
３．８２
４
１１－１１－１－１
５．１９
５
－１－１１１－１－１
Ｘ４麸皮
２２．５７．５８３３３３０．０８３４６８３
Ｘ５ＫＨ２ＰＯ４Ｘ６酵母粉
０．２０．２５６．５８３３３３０．０９５９６８４０．０６０．０７５－２．６６６６７０．２２８４０１６
２．２确定因素水平响应面拟合方程只在考察的紧接邻域里才充
分近似真实情形，在其他区域拟合方程与被近似的函数方程毫无相似之处，几乎无意义。所以，要先逼近最佳值区域后才能建立有效的响应面拟合方程。可以通过做单因素试验或由菌种的特性和发酵工艺来确定因素水平的范围。最陡爬坡法以实验值变化的梯度方向为爬坡方向，根据各因素效应值的大小确定变化步长，能快速、经济地逼近最佳值区域［６］。
通常优化发酵培养基的方法是单次单因子法和正交试验设计法。采用单次单因子法时，只是讨论一种因素的影响，由于考察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［２］。正交试验设计则注重如何科学合理地安排试验，可同时考虑几种因素，寻找最佳因素水平组合，但它
不能在给出的整个区域上找到因素和响应值之间的一个明确的函数表达式即回归方程，从而无法找到整个区域上因素的最佳组合和响应值的最优值。因此，人们期望找到一种试验次数少、周期短，求得的回归方程精度高、能研究几种因素间交互作用的回归分析方法，响应面分析方法则在很大程度上满足了这些要求［３］。２响应面方法的应用实例
以滤纸酶活为响应值，根据表５的试验结果，用ＳＡＳ统计分析软件进行多元回归分析［７］，所得的主要分析结果见表６、表７。从方差分析表中可以看出，方程一次项、二次项的影响都是显著的，交互项作用影响不显著，故交互项可以省略，也可以看出各具体实验因子对响应值的影响不是简单的线性关系。经回归拟合后，实验因子对响应值的影响可用回归方程表示为：
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技术研究
二是零点，为区域的中心点，零点试验重复３次，用以估计试验误差。
表５实验方案与结果
实验号
Ｘ１
Ｘ２
Ｘ３
１
－１
－１
０
２
－１
１
０
３
１
－１
０
４
１
１
０
５
０
－１
－１
６
０
－１
１
７
０
１
－１
８
０
１
１
９
－１
０
－１
１０
１
０
－１
１１
－１
０
１
１２
１
０
１
１３
０
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响应面方法在优化微生物培养基中的应用
郝学财１，２，余晓斌１，２，刘志钰，王蓓（１．江南大学生物工程学院，无锡２１４０３６；２．工业生物技术教育部重点实验室，无锡２１４０３６）
摘要：多种统计优化方法已被成功地运用于微生物培养基优化工作中，本文根据响应面分析法的基本原理，针对响应面方法的优点、试验设计的方法以及实验数据的处理进行了简述，并结合里氏木霉ＲｕｔＣ－３０发酵生产纤维素酶培养基成分的确定说明了响应面方法的具体应用。关键词：ＳＡＳ；响应面；优化；里氏木霉
验，获得一定的数据，以便于进行统计分析。
根据Ｂｏｘ－Ｂｅｎｈｎｋｅｎ的中心组合实验设计原
理，进一步进行三因素三水平的响应面分析实验，
１５个实验点给出的实验结果如表５所示。１５个实
验点可以分为两类，其一是析因点，自变量取值在
Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３所构成的三维顶点，共有１２个析因点；其
０
０
１４
０
０
０
１５
０
０
０
酶活（Ｕ／ｍＬ）５．２６５．４２４．５７４．７０５．４６５．２１５．６２５．４３５．１９４．９２５．３０４．７１５．６８５．５９５．７５
２．４数据分析用适当的统计分析方法和计算机程序，对实
验数据进行分析，由分析得来的结果将用于下一步的过程优化，常用的统计分析软件有ＳＡＳ、ＳＰＳＳ等。本试验以ＳＡＳ为例，来说明ＲＳＭ的用法。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｈａｖｅｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｍｉｃｒｏ－ｂｉａｌｍｅｄｉａ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｔｈｅｒｅｓｐｏｎｓｅｓｕｒｆａｃｅａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｒｅｓｐｏｎｓｅｓｕｒ－ｆａｃｅｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ（ＲＳＭ），ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｄｅｓｉｇｎａｎｄｄａｔａｈａｎｄｌｉｎｇａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．ＴｈｅｃｏｎｃｒｅｔｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＲＳＭｗａｓｉｌｌｕｍｉｎａｔｅｄｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｄｅｃｉｓｉｏｎｏｆｍｅｄｉｕｍｉｎｇｒｅｄｉｅｎｔｓｆｏｒｐｒｏｄｕｃｉｎｇｃｅｌｌｕｌａｓｅｂｙＴｒｉｃｈｏｄｅｒｍａｒｅｅｓｅｉＲｕｔＣ－３０．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＳＡＳa ｒｅｓｐｏｎｓｅｓｕｒｆａｃｅa ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎa Ｔｒｉｃｈｏｄｅｒｍａｒｅｅｓｅｉ
ＴＨＥＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＯＦＲＥＳＰＯＮＳＥＳＵＲＦＡＣＥＭＥＴＨＯＤＯＬＯＧＹＩＮＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮＯＦＭＩＣＲＯＢＩＡＬＭＥＤＩＡＨＡＯＸｕｅ－ｃａｉ１，２，ＹＵＸｉａｏ－ｂｉｎ１，２，ＬＩＵＺｈｉ－ｙｕ，ＷＡＮＧＢｅｉ
１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＢｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｏｕｔｈｅｒｎＹａｎｇｔｚｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ；２．ＴｈｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＢｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＳｏｕｔｈｅｒｎＹａｎｇｔｚｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｘｉ２１４０３６）
利用微生物发酵生产各种有用代谢产物，其培养基成分种类繁多，各成分间的相互作用也错综复杂。因而，微生物培养基的优化工作就显得尤为重要，数学统计中的多种优化方法已开始广泛地应用于微生物发酵培养基的优化工作中，其中以响应面方法的效果最为显著。响应面方法（ＲｅｓｐｏｎｓｅＳｕｒ－ｆａｃｅＭｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ，简称ＲＳＭ）是利用合理的试验设计并通过实验得到的一定数据，采用多元二次回归方程来拟合因素与响应值之间的函数关系，通过对回归方程的分析来寻求最优工艺参数，解决多变量问题的一种统计方法。ＲＳＭ在优化研究中应用频繁，是降低开发成本、优化加工条件、提高产品质量、解决生产过程中的实际问题的一种有效方法，它已广泛地应用于农业、生物、食品、化学、制造等领域［１］。１常用的培养基优化设计方法
由Ｐｌａｃｋｅｔｔ－Ｂｕｒｍａｎ实验可知，在里氏木霉ＲｕｔＣ－３０产纤维素酶的液体发酵中，Ａｖｉｃｅｌ、（ＮＨ４）２ＳＯ４、麸皮这３个因素对产酶有重要的影响，其中Ａｖｉｃｅｌ和麸皮有显著正效应，应增加；（ＮＨ４）２ＳＯ４有显著负效应，应减小。根据这３个因素效应大小的比例设定它们的变化方向及步长进行实验，设计及结果如表３所示。可见，最优发酵条件在处理３与处理４之间，故以处理３的条件为响应面实验的中心点。