响应面优化实验

实验步骤

1.输入三因素及其水平，设计响应面实验。

2. 应变量

3.输入实验数据

4.试验方案形成

5.实验数据分析

利用系统软件SAS8.0对表5实验数据进行二次多项回归拟合，通过RESEG（响应面回归）过程进行数据分析，建立二次响应面回归模型，并寻求最优相应因子水平，得到回归方程：

Y=2.136667+0.44625X1+0.045X2-0.01375X3-0.44583X12-0.13833X22-0.09083X3 2-0.1175X1X2+0.015X1X3-0.0725X2X3

模型的F检验值在α=0.05时远大于F（9,5）=4.77，说明方程有很高的显著性。

R2=0.9973，表明方程模型与实验数据有99.73%的符合度，调整后的R2adj=0.9925，表明方程模型有很高的可信度。

6.正态分布图

7.Residuals vs Predicted 图

8.Predicted vs Actual 图

9.实验实际值和方程预测值

10.等高线图

11.三维相应曲面图

AB

AC

BC

在获得非线性回归模型和响应面之后，为了求得培养基最佳浓度，对所得的回归拟和方程分别对各自的变量求一阶偏导数，并令其为得到三元一次方程组，求解此方程组可以得到最大多糖量时的最佳条件：

X1=0.5066(2.2533%) ，X2=-0.0488(0.9756%) ， X3=0.0144(0.0993%) ，

Y=2.2487g/L。所以产多糖最高时的培养基组成为：葡萄糖2.2533%，鱼粉0.9756%，VB1 0.003%，NaCl0.8%，MgSO4·7H2O 0.1%，FeSO4·7H2O 0.04%，KH2PO4 0.0993%，初始pH值5.5。

12.用RSM预测最优值

根据最优培养基配方对模型进行验证，香菇菌丝体产粗多糖为2.33g/L，实际值与预测值的误差为+3.61%。初始培养基条件下总多糖产量为0.80g/L，优化后提高了1.91倍。该结果表明，响应面法优化产香菇粗多糖最佳培养基是可行有效的。

该研究经响应面方法优化，在优化条件下经3批摇瓶培养实验验证，粗多糖产量均值为2.33g/L与预测值2.2487g/L误差为+3.61%，与原始培养条件相比，多糖产量提高了1.91倍。

实验证明响应面方法对培养基优化是非常有效的工具，Plackett-Burman实验设计能对影响多糖产量的各因素效应进行评价并能有效地找出主要因素，最陡爬坡法能充分接近最大响应面区域，Box-Behnken实验设计能建立主要因素影响多糖产量的二次多项数学模型，并利用统计学方法对该模型进行了显著性检验，优化了内在因素水平，找出最佳值。