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目的 采用响应面法对酿酒酵母菌发酵生产S-腺苷蛋氨酸(SAM)的培养基进行优化,提高S-腺苷蛋氨酸发酵单位.方法 采用Plackett-Burman设计和响应面法进行培养基优化,对8个因素进行了筛选,结果表明:酵母粉,葡萄糖,丝氨酸的浓度对S-腺苷蛋氨酸产量的影响最大.通过最陡爬坡试验及Box-Behnken设计对3个显著因素进行寻优,并利用Design-Expert软件对实验数据进行二次回归分析.结果 结果显示酵母粉、葡萄糖和丝氨酸的最佳浓度分别为39.5、73.4和6g/L.经过3次试验所测得的数据8402.6、8600.0和8357.9mg/L.与预测结果基本一致.结论 模型预测值与实际值吻合度比较高,模型具有显著性,比优化前提高了53%.

作者:张渝杰;詹良静;张新宜;王欣荣

来源:中国抗生素杂志 2013 年 38卷 4期

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作者:
张渝杰;詹良静;张新宜;王欣荣
来源:
中国抗生素杂志 2013 年 38卷 4期
标签:
响应面法 酿酒酵母 S-腺苷蛋氨酸 发酵 培养基
目的 采用响应面法对酿酒酵母菌发酵生产S-腺苷蛋氨酸(SAM)的培养基进行优化,提高S-腺苷蛋氨酸发酵单位.方法 采用Plackett-Burman设计和响应面法进行培养基优化,对8个因素进行了筛选,结果表明:酵母粉,葡萄糖,丝氨酸的浓度对S-腺苷蛋氨酸产量的影响最大.通过最陡爬坡试验及Box-Behnken设计对3个显著因素进行寻优,并利用Design-Expert软件对实验数据进行二次回归分析.结果 结果显示酵母粉、葡萄糖和丝氨酸的最佳浓度分别为39.5、73.4和6g/L.经过3次试验所测得的数据8402.6、8600.0和8357.9mg/L.与预测结果基本一致.结论 模型预测值与实际值吻合度比较高,模型具有显著性,比优化前提高了53%.