实验四-大肠杆菌发酵培养基的优化详解共25页文档
正交实样验法优化大肠杆菌发酵培养
正交实样验法优化大肠杆菌发酵培养一.实验背景与原理1、正交试验设计的基本概念正交试验设计是利用正交表来安排与分析多因素试验的一种设计方法。
它是由试验因素的全部水平组合中，挑选部分有代表性的水平组合进行试验的，通过对这部分试验结果的分析了解全面试验的情况，找出最优的水平组合。
例如，一个三因素三水平试验，各因素的水平之间全部可能组合有27种。
全面进行试验可以分析各因素的效应，也可以选出最优水平组合。
但全面试验包含的水平组合数数多，工作量大。
在有些情况下无法完成。
若试验的主要目的是寻求最优水平组合，则可利用正交表来设计安排试验。
正交试验设计的基本特点是：用部分试验来代替全面试验，通过对部分试验结果的分析，了解全面试验的情况。
如对于上述3因素3水平试验，可利用正交表L9（34）安排，试验方案仅包含9个水平组合，就能反映试验方案包含27个水平组合的全面试验的情况，找出最佳的生产条件。
2、正交试验设计的基本原理在试验安排中，每个因素在研究的范围内选几个水平，就好比在选优区内打上网格，如果网上的每个点都做试验，就是全面试验。
如上例中，3个因素的选优区可以用一个立方体表示（图10-1），3个因素各取3个水平，把立方体划分成27个格点。
若27个网格点都试验，就是全面试验。
3因素3水平的全面试验水平组合数为33=27，4因素3水平的全面试验水平组合数为34=81，5因素3水平的全面试验水平组合数为35=243，这在科学试验中是有可能做不到的。
正交设计就是从选优区全面试验点（水平组合）中挑选出有代表性的部分试验点来进行试验。
3、正交表及其基本性质①正交表由于正交设计安排试验和分析试验结果都要用到正交表，因此，我们先对正交表作一介绍。
常用的正交表已由数学工作者制定出来，供进行正交设计师选用（详见有关参考书）。
正交表记号为L a（b），其中L代表正交表，a表示试验的次数即行数，b表示因素的水平数，c表示因素的个数即列数。
实验四-大肠杆菌发酵培养基的优化解答
A淀粉/% 5 7 9
B黄豆饼粉/% 3 5 7
C蛋白胨/% 0.2 0.4 0.6
（3）设计试验方案
1）选择正交表 2）表头设计（不混杂） 3）列出试验方案 4）进行实验
因素
A
B
C
结果
实验号
1
1
1
1
2
1
2
2
3
1
3
3
4
2
1
3
5
2
2
1
6
2
3
2
7
3
1
2
8
3
2
数相等 任何两列中各横行组成的数字对，包含着所有可
能的数字对，且各种数字对出现的次数相等
4.实验的基本步骤 （1）明确任务 确定指标 （2）制定因素水平表
1）确定因素（A、B、C……） 2）选择因素的变化范围 3）确定因素水平数 4）制定因素水平表
因素水平 1 2 3
则实验的最佳实验条件为： A2 B2 C3，即最佳实验条件 为：淀粉为7%，黄豆饼粉5%，蛋白胨0.6%
若某一因素k3或者k1 最大，则说明所选择的该因素的水 平范围不合适， 如：对于因素C，k3最大，说明因素水平表 中所设计的最高水平0.6% 不一定为最佳。如果该因素的R值 较大，影响较显著，则必须进行重复实验或对照实验。
极差的大小反应在所选择的因素水平范围内该因素对测定结 果影响的程度。极差大的因素在所选择的因素水平范围内对 测定结果的影响最大，在测试过程中必须严格控制。
A： 首先计算各因素每个水平的平均效果和极差。
因素 实验号
1 2 3 4 5 6 7 8 9
k1 k2 k3
微生物发酵培养基的优化方法
工业发酵进展微生物发酵培养基的优化微生物发酵培养基的优化方法对于微生物的生长及发酵，其培养基成份非常复杂，特别是有关微生物发酵的培养基，各营养物质和生长因子之间的配比，以及它们之间的相互作用是非常微妙的。
面对特定的微生物，人们希望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，以期到达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。
以工业微生物为例，选育或构建一株优良菌株仅仅是一个开始，要使优良菌株的潜力充分发挥出来，还必须优化其发酵过程，以获得较高的产物浓度〔便于下游处理〕，较高的底物转化率〔降低原料成本〕和较高的生产强度〔缩短发酵周期〕。
设计发酵培养基时还应时刻把工业应用的目的留在脑海里。
一.发酵培养基的成分现代别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给问题等因素一起考虑在内。
此外，还要考虑所筛选的菌种来源的地点环境，比方本实验室长期从事红树林微生物的别离及其研究工作，红树林的环境处于海洋与陆地之间，所以配制培养基所用的水除了一般的去离子水外还包括陈海水。
如果在知道产物结构或者产物合成途径的情况下，我们可以有意识地加入构成产物和合成途径中所需的特定结构物质。
我们也可以结合某一菌株的特定代谢途径，加入阻遏或者促进物质，使目的产物过量合成。
例如青霉素的合成会受到赖氨酸的强烈抑制，而赖氨酸合成的前体α-氨基已二酸可以缓解赖氨酸的抑制作用，并能刺激赖氨酸的合成。
这是因为α-氨基已二酸是合成青霉素和赖氨酸的共同前体。
如果赖氨酸过量，它就会抑制这个反应途径中的第一个酶，减少α-氨基已二酸的产量，从而进一步影响青霉素的合成。
响应面法优化重组大肠杆菌发酵生产藻蓝蛋白培养基的关键介质组分
响应面法优化重组大肠杆菌发酵生产藻蓝蛋白培养基的关键介质组分响应面法是一种常用的参数优化方法，它可以在多个变量之间建立数学模型，通过优化模型的参数，得到最优结果。
在生物制药领域，响应面法被广泛应用于发酵过程的优化。
藻蓝蛋白是一种重要的生物色素，它被广泛用于生物技术、医药和食品工业等领域。
大肠杆菌是产生藻蓝蛋白的重要菌种之一。
在大肠杆菌发酵生产藻蓝蛋白的过程中，培养基是一个关键的因素。
培养基中的关键组分可以影响藻蓝蛋白的合成和产量。
因此，优化培养基中的关键介质组分是提高藻蓝蛋白发酵生产的重要策略。
在优化培养基中的关键介质组分时，响应面法可以帮助我们确定最佳组合条件。
响应面法通常包括以下几个步骤：1. 确定变量和水平：在大肠杆菌发酵生产藻蓝蛋白的过程中，培养基中的关键介质组分可能涉及多个变量，如碳源、氮源、微量元素等。
通过实验确定变量和每个变量的水平。
2. 设计试验矩阵：使用正交试验设计或中心组合试验设计等方法，生成一组试验矩阵，包含各种组合条件下藻蓝蛋白的产量和其他指标。
3. 进行实验：使用试验矩阵中的组合条件进行实验，并记录藻蓝蛋白的产量和其他指标。
4. 分析结果：根据实验数据建立数学模型，并通过响应面分析确定最佳组合条件。
在确定大肠杆菌发酵生产藻蓝蛋白培养基的关键介质组分时，可以选择以下几个关键介质组分：1. 碳源：碳源是大肠杆菌产生藻蓝蛋白的关键组分之一。
常用的碳源包括葡萄糖、甘露糖、乳糖等。
通过响应面法优化碳源的组分和浓度，可以提高藻蓝蛋白的产量。
2. 氮源：氮源对大肠杆菌的生长和藻蓝蛋白的合成也具有重要的影响。
常用的氮源包括酵母提取物、氨基酸、尿素等。
优化氮源的组分和浓度可以提高藻蓝蛋白的合成和产量。
3. 微量元素：微量元素对大肠杆菌发酵生产藻蓝蛋白也具有重要的影响。
铁、镁、锌、铜等微量元素都可以影响藻蓝蛋白的产量和合成。
优化微量元素的组分和浓度可以提高藻蓝蛋白的发酵生产。
综上所述，响应面法可以帮助我们确定最佳的培养基中的关键介质组分，进而提高大肠杆菌发酵生产藻蓝蛋白的产量和合成效率，具有重要的应用价值。
微生物发酵培养基的优化方法
微生物发酵培养基的优化方法微生物发酵培养基是指为微生物提供合适的生长环境、碳源、氮源以及其他必需营养物质的复杂液体或固体介质。
优化培养基是通过调整培养基成分来提高微生物的生长速度和产物产量，保证产物质量和生产效率。
本文将介绍一些优化微生物发酵培养基的方法。
1.确定微生物的需求不同的微生物对培养基的成分有着不同的要求，包括碳源、氮源、矿物质以及其他生长因子等。
因此，首先需要明确所需微生物对营养物质的需求，有助于指导后续优化工作。
2.碳源优化3.氮源优化氮源对微生物生长和代谢至关重要，可以通过改变氮源种类和浓度来优化培养基。
常用的氮源包括氨基酸、尿素、硝酸盐等。
可以试验不同的氮源和浓度，根据微生物生长状况和产物产量来确定最佳氮源。
4.矿物质优化5.添加生长因子一些微生物需要特定的生长因子才能生长和产生产物，如一些维生素、辅酶等。
了解微生物所需的生长因子并添加到培养基中，可以提高微生物的生长速度和产物产量。
6.调整pH值和温度微生物对pH值和温度的要求较为敏感，因此需要优化培养基的pH值和温度来提供最适宜的生长条件。
通过试验不同pH值和温度对微生物的影响，选择最佳的pH值和温度来优化培养基。
7.添加表面活性剂表面活性剂可以增强微生物与培养基之间的接触，促进培养基中的气液传质。
添加适量的表面活性剂，可以提高微生物的生长速率和产物产量。
8.优化培养条件除了调整培养基的成分外，优化微生物发酵培养基还需要考虑一些培养条件，如培养基的搅拌速度、培养温度、空气进气率等。
通过优化这些培养条件，可以提高微生物的生长速度和产物产量。
综上所述，优化微生物发酵培养基是一个复杂而繁琐的过程，需要根据具体微生物的要求和反应机制来选择合适的调整方法。
通过调整培养基成分、添加生长因子、调整pH值和温度、添加表面活性剂以及优化培养条件等方法，可以提高微生物的生长速率和产物产量，保证产品质量和生产效率。
关于大肠杆菌培养基的优化实验
由图表可看出，当温度为42摄氏度，PH为9时，实验数据较其他相差较大，为可疑数据。
平均值为0.1872标准差S=0.398478
偏差为0.7128
2S=0.796956>0.7128
根据拉伊达准则，当显著性水平等于0.05时，0.9这一可疑值不能舍去
关于大肠杆菌培养基的优化实验
一、实验目的：研究培养基中适宜的PH值，温度及含水量最佳配比，学会处理实验中的各种误差，掌握发酵培养基的配制方法。
二、
（1）实验单元：培养基，无菌移液器，恒温箱，玻璃棒，大肠杆菌，灭菌箱，营养液等。
（2）实验效应：发酵液中的OD值。
（3）实验因素：温度，PH值，含水量等。
（4）测定各摇瓶中的OD值并分析比较。
四、实验结果
假设当温度为38摄氏度，PH值为8时，大肠杆菌的生长速度最快。
大肠杆菌的生长速度与设定温度的最佳温度成正比例函数态分布，与PH值呈正态函数分布。
下表为实验数据：
PH温度
8
15
38
42
50
6
0.0000
0.0060
0.0100
0.0078
0.0027
7
所以F>F0.05（4，4），两方差有显著差异性
T=0.9044df=3
T0.0025(3)=3.182
t>t0.0025(3)两平均值间有显著差异，存在系统误差
(2)关于随机误差——F检验法
F=3947.7 F>1df2=4 df4=4
所以采用单侧检验法
查F表得F0.025（4，4）=9.60
F>F0.025（4，4）则方差2比方差4有显著增大
发酵培养基的优化方法与策略PPT课件
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B 种子培养基
• 种子培养基是供（孢子萌发）、菌体生长和大 量繁殖的培养基。
• 在种子扩培过程中，各级种子培养基的成分往 往不一样。 （种子培养基营养相对比较丰富）
2.2.2, 无机氮源-- (NH4) 2SO4 , NH4 Cl , NH4 NO3 , KNO3, NaNO3, NH3
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2.2.1 有机氮源
• 成分复杂：除了蛋白质、多肽、氨基酸外，还有 少量的糖、脂肪、无机盐、维生素等
• 玉米浆 Corn steep Liquor • 玉米淀粉生产过程中的副产品 • ①可溶性蛋白、生长因子（生物素）、苯乙酸 • ②较多的乳酸 • ③硫、磷、微量元素等 第19页/共60页
• 最后一级的种子培养基的成分比较接近发酵培 养基。
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C 发酵培养基
---发酵培养基是供菌体生长、繁殖和合成产物之用。
要求 ① 培养基能够满足产物合成的需要。 ② 培养基的原料应因地制宜，价格低廉；质量稳定，资源
丰富，便于运输、仓藏。 ③所选用的培养基应能满足总体工艺的要求，如不应该影响
(3) 产物促进剂
促进剂提高产量的机制还不完全清楚，其原因是多方面 的（机理不详）。 ➢ 有些促进剂本身是酶的诱导物； ➢ 有些促进剂是表面活性剂，可改善细胞的透性，改善
细胞与氧的接触从而促进酶的分泌与生产； ➢ 也有人认为表面活性剂对酶的表面失活有保护作用； ➢ 有些促进剂的作用是沉淀或螯合有害的重金属离子。
锰对于羧化作用是必需的，糖代谢中许多酶的活性都 与锰有关。
发酵培养基的优化
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（(Response Surface Methodolog，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。