微生物发酵培养基的优化方法
2007-10-19 14:45:05   来源：本站原创   评论：0 点击：

文献都对此有报道[28]。Castro PML报道用此法设计20种培养基，做24次试验，把gamma干扰素（gamma interferon）的产量提高了45%[23]。

2.2.4 部分因子设计法

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[14]。

2.2.5 响应面分析法

响应面分析（response surface analysis，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，用很少的实验数量和时间对实验进行全面研究，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[2]。近年来较多的报道都是用响应面分析法来优化发酵培养基，并取得比较好的成果[24,25,26,27]。

RSM有许多方面的优点，但它仍有一定的局限性。首先，如果将因素水平选的太宽，或选的关键因素不全，将会导致响应面出现吊兜和鞍点。因此事先必须进行调研，查询和充分的论证或者通过其它试验设计得出主要影响因子；其次，通过回归分析得到的结果只能对该类实验作估计；第三，当回归数据用于预测时，只能在因素所限的范围内进行预测[4]。响应面拟合方程只在考察的紧接邻域里才充分近似真实情形，在其他区域，拟合方程与被近似的函数方程毫无相似之处，几乎无意义[15]。

中心组合设计是一种国际上较为常用的响应面法，是一种5水平的实验设计法。采用该法能够在有限的实验次数下，对影响生物过程的因子及其交互作用进行评价，而且还能对各因子进行优化，以获得影响过程的最佳条件[14,18]。

3 结论

培养基的优化通常包括以下几个步骤：①所有影响因子的确认；②影响因子的筛选，以确定各个因子的影响程度；③根据影响因子和优化的要求，选择优化策略；④ 实验结果的数学或统计分析，以确定其最佳条件；⑤ 最佳条件的验证[14]。

经以上几种方法的比较，我们可以通过把几种试验方法的结合，减少实验工作量，但又得到比较理想的结果。首先充分调研和以前实验的基础上，用部分因子设计[21]对多种培养基组分对响应值影响进行评价， 并找出主要影响因子； 再用最陡爬坡路径逼近最大响应区域； 最后用中心组合设计及响应面分析确定主要影响因子的最佳浓度。已经有许多报道利用这几种试验相结合的方法成功地优化了目的菌株的发酵培养基[10,11,12]。

另外，在缺乏某一菌株的生理代谢和合成调控机制知识的情形时，可通过摇瓶实验先用Plackett-Burman法从手边可获得的多种培养基中确定出重要因素，然后用响应面优化设计法或均匀设计法得到各重要因素的最佳水平值[3,16,17]。

参考文献

[1] 欧宏宇,贾士儒.SAS软件在微生物培养条件优化中的应用.天津轻工业学院学报.2001,36(1):14-17

[2] 俞俊棠,唐孝宣,邬行彦等.新编生物工艺学.北京:化学工业出版社.2003:99-119

[3] 褚以文.微生物培养基优化方法及其ＯＰＴＩ优化软件.国外医药抗生素分册.1999,20(2):58-66

[4] 郝学财,余晓斌,刘志钰等.响应面方法在优化微生物生物培养基中的应用.食品研究与开发.2006,27(1):38-41

[5] 胡永红,沈树宝,欧阳平凯.响应面分析法用于微生物培养基尝试的优化.工业微生物.2002,32(1):9-12

[6] 张元星.发酵原理.北京:科学出版社.2005:324

[7] 陈坚,李寅.发酵过程优化原理与实践.北京:化学工业出版社.2002:1

[8] 李永泉,贺筱蓉,赵小立等.数理统计方法优化单细胞蛋白发酵培养基研究.微生物学通报.1995,22(5):263-266

[9] 杨波涛.均匀设计和正交设计在微生物最佳培养配方中的应用.渝州大学学报（自然科学版）.2000,17(1):14-19

[10]刘小杰,何国庆,陈启和等.黑曲霉β-葡萄糖苷酶发酵培养基的优化.中国食品学报.2006,6(2):6-10

[11]张大皓,谭天伟,王炳武.响应面试验设计优化脂肪酶发酵培养基.北京化工大学学报.2006,33(2):41-44

[12]李孱,白景华,蔡昭铃等.细菌素发酵培养基的优化及动力学初步分析.生物工程学报.2001,17(2):187-192

[13]张国权,吕小欢,罗志刚.均匀设计的方法与应用.华南农业大学学报.1998,19(2):91-96

[14]潘向军.生物过程优化的研究进展.化工时刊.2006,20(3):54-57

[15]Davies 0 L,Georne E P, Lewis R C.  The Design and Analysis of Industrial Experiments(2nd ed).London:Lonnman Group Limited,1978

[16]胡升,梅乐和,姚善泾.响应面法优化纳豆激酶液体发酵.食品与发酵工业.2002,29(1):13-17

[17]陆燕,梅乐和,陆悦飞等.响应面法优化工程菌产细胞色素P450 BM-3的发酵条件.化工学报.2006,57(5):1187-1192

[18]朱闪，储炬，胡晓清等.中心组合优化重组毕赤酵母生产S-腺苷甲硫氨酸用发酵培养基.高技术通讯.2006,16(2):181-185

[19]胡爱红,莫章桦.GL-7-ACA酰化酶发酵培养基的均匀优化设计.生命科学研究.2004,8(1):89-91

[20]陈禺.浅谈均匀设计及其应用.金山油化纤.1999,3:11-15

[21]陈斌,庄英萍,郭美锦等.中心组合设计优化梅岭霉素发酵培养基.高技术通讯.2002,12:29-33

[22]Kennedy M,Krouse D.Strategies for improving fermentation medium performance: a review.Joumal of Industrial Microbiology ＆ Biobechnology.1999,23:456-475

[23]Castro PML,Hayter PM,Ison AP. Application of a statistical design to the optimization of culture medium for recombinant interferon-gamma production by Chinese hamster ovary cells. Appl Microbiol Biotechnol 1992,38: 84–90

[24]Trupkin S,Levin L,Forchiassin F.Optimization of a culture medium for ligninolytic enzyme production and synthetic dye decolorization