发酵10293231王珏.ppt

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1、productionmediummicrobialoptimization10293231王珏发酵培养基的成分现代分离的微生物绝大部分是异养型微生物，它需要碳水化合物、蛋白质和前体等物质提供能量和构成特定产物的需要。其营养物质一般包括碳源、氮源（有机氮源、无机氮源）、无机盐及微量元素、生长因子、前体、产物促进和抑制剂等。另外，在设计培养基时还必须把经济问题和原材料的供应问题等因素一起考虑在内单次单因子法多因子实验发酵培养基的设计和优化实验室最常用的优化方法是单次单因子(one-variable-at-a

2、-time)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。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。单次单因子法多因子试验正交实验设计均匀实验设计Plackett-Burman法多因子试验部分因子设计法响应面分析法（1）根据问题的要求和客观的条件确定

3、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，寻找最佳因素水平结合，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面值的最优值如果仅考虑“均匀分散”，而不考虑“整齐可比”，完全从“均匀分散”的角度出发的实验

4、设计，叫做均匀设计。均匀设计按均匀设计表来安排实验，均匀设计表在使用时最值得注意的是均匀设计表中各列的因素水平不能像正交表那样任意改变次序，而只能按照原来的次序进行平滑，即把原来的最后一个水平与第一个水平衔接起来，组成一个封闭圈，然后从任一处开始定为第一个水平，按圈的原方向和相反方向依次排出第二、第三水平。均匀设计只考虑试验点在试验范围内均匀分布，因而可使所需试验次数大大减少。例如一项５因素10水平的试验，若用正交设计需要做102次试验，而用均匀设计只需做10次，随着水平数的增多，均匀设计的优越性就愈加

5、突出。这就大大减少了多因素多水平试验中的试验次数Plackett-Bunnan设计法是一种两水平的实验优化方法，它试图用最少的实验次数达到使因子的主效果得到尽可能精确的估计，适用于从众多的考察因子中快速有效地筛选出最为重要的几个理论上Plackett-Bunnan设计法可以达到99个因子仅做100次试验，但该法不能考察各因子的相互交互作用。因此，它通常作为过程优化的初步实验，用于确定影响过程的重要因子。CastroPML报道用此法设计20种培养基，做24次试验，把gamma干扰素（gammainterf

6、eron）的产量提高了45%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。响应面分析（responsesurfaceanalysi

7、s，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，并进行优化发酵工艺条件优化产琥珀酸工程菌株PHtemperature氮源O2碳源优化温度总结氧C温度对细胞

8、生长和产物合成过程具有重要影响，而且细胞生长和产物合成的最适温度不一定相同，因此在发酵过程中需要选择合适的培养温度。在31、33、35、37、39、4lqC下进行培养。【当培养温度低于37℃时，琥珀酸产量随着温度的升高而增加；当培养温度高于37℃时，琥珀酸产量随着温度的升高而下降；当培养温度为37cc时，菌体OD值最高，琥珀酸产量也最高。因此选择37℃作为发酵培养温度。】用磷酸盐缓冲液将培养基的pH分别设定为6.0、6.2、6.4、6.6、