发酵培养基的优化.doc

文献综述

发酵培养基的优化

申请学位：学士学位院（系）：药学院专业：生物技术姓名：张永芳学号：114080107指导老师：张小华（讲师）
二O一五年六月五日

文献综述：
发酵培养基的优化
张永芳：114080107
指导老师：刘向勇
【摘要】：发酵，这一门悠久的技艺，在古今中外的生产生活与科学研究中扮演着不可或缺的角色。在实验室发酵过程中,经常需要通过试验来寻找研究对象的变化规律,这些对象包括培养基的设计、工艺参数等;而这些变化规律的寻找就要通过科学的试验设计与数据分析来实现。通过对规律的研究达到各种实用的目的,比如提高产量、降低消耗、提高产品质量等,特别对于新菌种、新产品的试验。本文对发酵培养基优化的基本方向进行了综述,并比较了常用的试验设计与数据分析方法。
【关键词】：发酵、发酵培养基、优化、最优组合、响应面法优化
【内容】：
在工业化发酵生产中，发酵培养基的设计是十分重要的，因为培养基的成分对产物浓度、菌体生长都有重要的影响。培养基优化，是指面对特定的微生物，通过实验手段配比和筛选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。目前，对培养基优化实验进行数学统计的方法很多，下面介绍几种目前应用较多的优化方法：
响应曲面分析法:Box和Wilson提出了利用因子设计来优化微生物产物生产过程的全面方法，Box-Wilson方法即现在的响应曲面法（(ResponseSurfaceMethodolog，简称RSM）。RSM是一种有效的统计技术，它是利用实验数据，通过建立数学模型来解决受多种因素影响的最优组合问题。通过对RSM的研究表明，研究工作者和产品生产者可以在更广泛的范围内考虑因素的组合，以及对响应值的预测，而均比一次次的单因素分析方法更有效。现在利用SAS软件可以很轻松地进行响应面分析。
改进单纯形优化法:单纯形优化法(Modifiedsimplexmethod)是近年来应用较多的一种多因素优化方法。它是一种动态调优的方法，不受因素数的限制。由于单纯形法必须要先确定考察的因素，而且要等一个配方实验完后才能根据计算的结果进行下一次实验，因此主要适用于实验周期较短的细菌或重组工程发酵培养基的优化，以及不能大量实施的发酵罐培养条件的优化。
遗传算法:Geneticalgorithm法是一种基于自然群体遗传演化机制的高效探索算法，它是美国学者Holland于1975年首先提出来的。它摒弃了传统的搜索方式，模拟自然界生物进化过程，采用人工进化的方式对目标空间进行随机化搜索。它将问题域中的可能解看作是群体的一个个体或染色体，并将每一个体编码成符号串形式，模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程，对群体反复进行基于遗传学的操作(遗传，交叉和变异)，根据预定的目标适应度函数对每个个体进行评价，依据适者生存，优胜劣汰的进化规则，不断得到更优的群体，同时以全局并行搜索方式来搜索优化群体中的最优个体，求得满足要求的最优解。
响应面法优化
1.1、响应面法优化畜禽用凝结芽孢杆菌发酵培养基
近年来抗生素作为饲料添加剂导致畜禽产品质量及环境药物残留等问题十分突出。微生态制剂已成为一种新型抗生素替代品，国家政策大力
支持其在畜禽养殖领域的推广应用。凝结芽孢杆菌(Bacilluscoagulans)是近年来益生菌领域研究热点，除具乳酸菌和双歧杆菌等保健功效外，还具抗逆性强、耐高温和易贮存等芽孢杆菌所具有的独特性，在国外已广泛应用于保健、医疗、食品和畜牧等领域。凝结芽孢杆菌在畜禽添加剂方面的应用报道日益增多，但有关其产业化方面的报道相对较少。
湖南省微生物研究所的高书锋、张德元、陈海荣、孙翔宇、周映华、胡新旭、周小玲、刘慧知通过Plackett—Burman试验对影响因子进行考察和评价，然后对关键影响因素进行最陡爬路径试验，进一步采用响应面法研究和探讨及其交互作用，获得最佳发酵培养基组成，为其产业化生产奠定基础。为了获得最佳发酵培养基，提高凝结芽孢杆菌液体发酵水平，在单因素试验优化基础上，采用Plackett—Burman设计确定淀粉、大豆粉和鱼粉混合物(质量比2：1)和磷酸氢二钾为凝结芽孢杆菌液体发酵水平的显著影响因素，通过最陡爬坡路径试验、中心组合设计和响应面分析法确定最优培养基组成。试验结果表明，最优培养基组成为淀粉10．6g／L、大豆粉13．5g／L、鱼粉6．7g／L、磷酸氢二钾2．72g／L、磷酸二氢钠0．312g／L、碳酸钙0．2g／L、一水硫酸锰0．169g／I硝酸钠0．34g／L和七水硫酸镁0．74g／I。在最佳培养