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摘要:
为提高重组Bacillus subtilis发酵生产L-天冬酰胺酶(EC 3.5.1.1,L-Asparaginase,L-ASNase)的水平,应用人工神经网络算法对其发酵培养基进行优化.首先通过单因素实验和Plackett-Burman实验筛选显著因素,再进行中心组合实验建立实验数据样本,最后利用JMP10.0建立神经网络模型优化发酵培养基组成.经优化,获得最佳培养基组成:蔗糖65 g/L、酵母蛋白胨28 g/L、玉米浆11 g/L、KH2PO411.5 g/L、NaC13.3 g/L、(NH4)2S044 9/L、K2HPO4.3H2O 22.5 g/L、MgSO4.7H2O 1 g/L、L-天冬酰胺2 g/L.在该培养基条件下,L-ASNase产量达到515.6 U/mL,较优化前提高了90.9%.研究结果为L-ASNase上罐优化提供了基础数据.
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关键词云
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文献信息
篇名 基于人工神经网络的L-天冬酰胺酶发酵培养基优化
来源期刊 食品与发酵工业 学科
关键词 枯草芽孢杆菌 L-天冬酰胺酶 发酵优化 发酵培养基 人工神经网络
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 研究报告
研究方向 页码范围 27-33
页数 7页 分类号
字数 4074字 语种 中文
DOI 10.13995/j.cnki.11-1802/ts.017175
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈坚 江南大学生物工程学院 447 6664 38.0 58.0
5 堵国成 江南大学生物工程学院 339 3648 30.0 42.0
9 刘松 江南大学生物工程学院 34 50 4.0 5.0
13 王云龙 江南大学生物工程学院 2 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
枯草芽孢杆菌
L-天冬酰胺酶
发酵优化
发酵培养基
人工神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
食品与发酵工业
半月刊
0253-990X
11-1802/TS
大16开
北京酒仙桥中路24号院6号楼
2-331
1970
chi
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