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目的:采用响应面法对L-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Plackett-Burman试验设计筛选出影响L-谷氨酰胺产量的主要因素葡萄糖、玉米浆和(NH4)2SO4,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100 g/L、玉米浆4.5 ml/L、(NH4)2SO437.2 g/L,L-谷氨酰胺产量理论最大值达41.0 g/L。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

作者:郭春前;江衍哲;关丹;张大龙;徐庆阳;谢希贤;张成林;陈宁

来源:生物技术通讯 2013 年 4期

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作者:
郭春前;江衍哲;关丹;张大龙;徐庆阳;谢希贤;张成林;陈宁
来源:
生物技术通讯 2013 年 4期
标签:
L- 谷氨酰胺 发酵培养基优化 响应面分析 L-glutamine fermentation medium optimization response surface methodology
目的:采用响应面法对L-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Plackett-Burman试验设计筛选出影响L-谷氨酰胺产量的主要因素葡萄糖、玉米浆和(NH4)2SO4,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100 g/L、玉米浆4.5 ml/L、(NH4)2SO437.2 g/L,L-谷氨酰胺产量理论最大值达41.0 g/L。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