海洋细菌素1701生物合成条件优化

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1、福建农林大学硕十毕业论文A=f(w水P+b)=f(∑WjE+b)j=l可见BP网络的训练过程就是不断地调整权值W和阈值b的过程，通过反向学习调整W和b值，使输入与输出之间建立映射关系。经过训练的BP网络，只要给定一个输入，就能得到对应输出。图1．2三层BP神经网络Fig．1-2Thethree-layerBPneuralnetwork图1．2为具有三层BP神经网络的结构示意图，包括输入层、隐含层和输出层。理论上已经证明一个三层神经网络可以逼近任何有理函数1191。目前人工神经网络微生物发酵过程的建模已越来越多，如英国的Monta

2、qul等对茼丝体连续发酵过程的神经网络建模能很好地结出生物晕的精确估计：我国的胡泽提出基于神经网络的连续发酵非线性自适应控制方法可心较好地使洒精产率维持在最优值附近。1．3．3人工神经网络与遗传算法的结合人工神经网络常常与各种算法进行结合，来解决各种优化

3、、口】题‘20I。其中ANN常与遗传算法(GeneticAlgorithm，简称GA)结合来寻求符种复杂映射关系的极值。“遗传算法”最初是1967年由美幽Michigan大学Holland教授的学生Bagley在其博十论文中提出，它是基于生物遗传和进化机制的适合于复杂系统优化的

4、自适应概率优化技术【20l。遗传算法一般步骤如图臣堕囹图1．3遗传算法流稃图Fig．1·3TheflowchartofGA7福建农林大学硕士毕业论文如图1．3遗传算法的基本过程是：首先对变量进行二进制编码，然后进行各种遗传操作(重组、交叉、变异等)得到新的个体，同时要建立适应度函数，新的个体与适应度比较以确定是保留还是淘汰，保留下来的个体，重新进行编码与遗传操作得到新个体再用适应度函数进行评价，这样不断循环，直到得最优个体，最终留下的就是最优的个体，再解码，就可得到最优解。将神经网络与遗传算法偶联起来就可以用于解决各种最优化问题

5、【211，如图l-4：—◆茎囊≥构造tl．I⋯⋯⋯_Ll标7lf￥目‘m，西致山眯心∥■入膳醢含膨●m层I⋯。。。。【⋯．。@@@遗传算法I例尉秤砰图1-4人工神经网络与遗传算法的偶联Fig．1-4ThecouplingofANNandGA如图l-4所示，输入变量可以先进行二进制编码并初始化，再解码变成神经网络的输入值，并用训练好的神经网络a=sim(net，p)可以得一组输出，分配适应度，选择较优个体保留下来，这样经过几代遗传，直至最优值不再变化。最后对变量进行解码，取得最优值时的各变景的输入。这种优化后的输入可用来指导我们的

6、发酵控制，以使生物合成水平最大化。目前遗传算法已在生物技术与生物学、化学与化学工程、医学与医学工程、建模与模拟、人工智能等领域上得到广泛应用，成为求解全局优化问题的有力-T具之一122j。1．4本论文的研究目的与意义本论文研究内容是根据实验室的前期研究基础，采用现代发酵工艺优化综合技术手段，对海洋细菌1701菌株的产素条件进行优化，目的是得到足够数量的抗菌活性成分粗品，便于进一步提纯精制纯品和开展后续结构研究。同时，发酵工艺优化研究结果有助于为将来对该菌株的产业化开发积累基础发酵条件参数。8苫福建农林人学硕：j：毕业论文第2章单

7、因素法筛选最优营养和培养条件2．1研究目的通过单冈素法【141筛选适合海洋细菌1701生物合成的碳源、氮源、无机盐等营养条件及营养温度、初始pH值等培养条件。2．2实验材料2．2．1供试菌株具有合成抗菌活性的海洋细菌1701及多重耐药菌TY(3)5、TV(3)7、EJ(27)、TU(3)23、TM(3)4、EU(3)25、EL(3)I8均由巾山大学微生物分子生物学与生物技术实验(MMBL)提供。2．2．2实验仪器G&GJJ．100型精密电子天平(美国)AvantitmJ．25摇床(德国)HIRAYAMA公司HVE．50型高压灭菌

8、锅(日本)2．3实验方法2．3．1指示菌的选择根据前期的研究‘T作，海洋细菌1701抗活性的追踪选用的是耐药性较弱的初筛指示菌TY(3)5。为了更好、有效地追踪1701的活性物质，从实验室保存的多重耐药菌巾再选择一株耐药菌辅助跟踪细菌1701的抗菌活性。这些指示菌的耐药性能如表2-l。表2．1指示菌的耐药性能‘131Table2．1Antibioticresistanceoftheindicators指示菌氨卞青霉素钠四环素氯霉素硫酸链霉素乳糖酸红霉素编呈!!旦竺型竺!!!!墨塑!!!兰曼!翌!!!!型竺!鱼!!型竺!———-_

9、—_——-___-_--_-______●__-l_—_●—__-_●●●_●___●_--_-_____—h●_-—_●-__--__l____—-____-—___—-——一一一TY(3)5+一·’TV(3)7EJ(27)TU(3)23TM(3)4EU(3·