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優化纖維素酶產生菌培養條件的方法-纖維素酶產生菌培養條件的優化
閱讀：458 發布時間：2022-11-19優化纖維素酶產生菌培養條件的方法
如何快速地找出主要因素并進行優化并非易事，通常優化發酵培養基的方法為單次單因子法、正交試驗設計法以及響應面分析法。
1.單次單園子法
單次單因子法的基本原理是保持培養基中其他組分的濃度不變，每次只研究個組分的不同水平對發酵性能的影響。該方法的優點是簡單、容易，結果很明了，培養基組分的個體效應從圖表上很明顯地看出來，而不需要統計分析。主要缺點：忽略了組分間的交互作用，可能會丟失適宜的條件；不能考察因素的主次關系；當考察的試驗因素較多時，需要大的試驗和較長的試驗周期。但由于它的容易和方便，單次單因子法直以來都是培養基組分優化的流行的選擇中的員。
對于纖維素酶的產生條件的優化，單次單因子法主要用于重要的碳、氮源的優化，為后期的正交試驗設計法、響應面分析法提供基礎。
2.正交試驗設計法
正交設計是從“均勻分散、整齊可比"的角度出發，以拉丁方理論和群論為基礎，用正交表來安排少量的試驗，從多個因素中分析出哪些是主要的，哪些是次要的，以及它們對試驗的影響規律，從而找出較優的工藝條件。李榮杰（2009）利用正交試驗設計法優化了里氏木霉的培養條件，使其產纖維素酶活力達到15.6U/mL，比出發菌株提高了1倍。
朱振（2009）利用該法優化了真菌RCEF4093的發酵培養基，提高了其產纖維素酶的活力，該方法大致流程如下。
（1）明確試驗目的，確定評價指標
評價指標有時只有個，有時可能有多個。當評價指標多于兩個時，為多指標試驗。
（2）挑透因素
影響試驗指標的因素很多，由于試驗條件的限制，不可能逐或全面地加以研究，因此要根據已有的專業知識及有關文獻資料和實際情況，固定些因素于佳水平，排除些次要的因素而挑選些主要因素。正交試驗設計法正是安排多因素試驗的有利工具。當因素較多時，除非事先根據專業知識或經驗等，能肯定某因素作用很小而不選取外，對于凡是可能起作用或情況不明或看法不的因素，都應當選入進行考察。
（3）確定各因素的水平
因素的水平分為定性與定量兩種，水平的確定包含兩個含義，即水平個數的確定和各個水平數量的確定。對于定性因素，要根據試驗具體內容，賦予該因素每個水平以具體含義。定量因素的量大多是連續變化的，這就要求試驗者根據相關知識或經驗、文獻資料先確定該因素的數量變化范圍，之后根據試驗的目的及性質，結合正交表的選用來確定因素的水平數和各水平的取值。每個因案的水平數可以相等也可以不等，重要因素或特別希望詳細了解的因素，其水平可多些，其他因素的水平可以少些。如果沒有特別重要的因素需要詳細考察的話，要盡可能使因素的水平數相等，以便減小試驗數據處理工作量。
（4）創定因素水平表
根據上面選取的因素及因素的水平的取值，制定張反映試驗所要考察研究的因素及各因素的水平的“因素水平綜合表"。該表在制定過程中，每個因素用哪個水平號碼，對應于哪個量可以隨機地任意確定。好是打亂次序安排，但經選定之后，試驗過程中就不能再改變了。
（5）選擇合適的正交表
常用的正交表較多，有幾十個，可以靈活選擇。應該注意的是，選擇正交表與選擇因素及其水平是相互影響的，必須綜合考慮，而不能將任何個問題孤立出來。選擇正交表時般需考慮以下兩個方面的情況。
①所考察因素及其水平的多少。
選用的正交表，要能容納所研究的因素數和因素的水平數，在這前提下應選擇試驗次數少的正交表.
②考志各因素之間的交互作用。
般說來，兩因素的交互作用通常都有可能存在，而三因素的交互作用在通常情況下可以忽略不計。
（6）確定試驗方案
根據制定的因素水平表和選定的正交表安排試驗時，般原則如下。
①如果各因素之間無交互作用，按照因素水平表中固定下來的因素次序，順序地放到正交表的縱列上，每列放種因素。
②如果不能排除因素之間的交互作用，則應避免將因素的主效應安排在正交表的交互效應列內，以妨礙對因素主效應的判斷。
③把各因素的水平按照因素水平表中所確定的關系，對號入座后，試驗方案隨即確定。
（7）正交試驗結果的分析
正交試驗結果的直觀分析與正交試驗結果的方差分析相比，具有計算量小、計算簡單、分析速度快、目了然等特點，但分析結果的精確性與嚴密性相對于方差分析來說稍差。直觀分析主要可以解決以下兩個問題。
①各因素對指標的影響誰主誰次。
差的大小直接反映各個因素對試驗指標影響的變化幅度，差大表明該因素的影響大，是主要因素；反之，差小，表明該因素的作用不大，屬于次因素。因此，可以通過比較各個因素的差大小決定因素的主次順序。但因素影響的顯著性需通過方差分析確定。
②求佳水平組合。
該問題歸結為找到各因素分別取何水平時，所得到的試驗結果會好。選取因素的水平是與要求的指標有關的。如要求的指標越大越好，應該取使指標增大的水平；反之，如要求的指標越小越好，則取其中城小的那個水平。把各因素的好水平組合起來就是城佳水平組合。但是，實際上選取佳水平組合時，還要考慮因素的主次，以便在同樣滿足指標要求的情況下，對于些比較次要的因素按照優質、高產、低消耗的原則選取水平，得到更符合生產實際要求的較好的生產條件。
3.響應面分析法
正交試驗設計法不能在給出的整個區域上找到因素和響應值之間的個明確的函數表達式，即回歸方程，從而無法找到整個區域上因素的佳組合和響應值的優值。而且對于多因素多水平試驗，仍需要做大量的試驗，實施起來比較困難。響應面分析方法則能研究幾種因素間的交互作用，試驗次數少、周期短，求得的回歸方程精度高，并能夠通過求得的方程獲得試驗區域內各因素的優組合。郝學財（2006）利用響應面分析法對影響里氏木霉高產變異株WX-112產纖維素酶的發酵培養基主要因素進行了篩選和優化，得出液態深層發酵產纖維素酶的佳培養基，并進步優化了發酵培養條件，使產酶能力比初始條件提高了3倍。馮培勇等（2009）利用響應面分析法對黑曲霉產纖維素酶的發酵條件進行了優化，使酶活力達360.02U/mL，較初始發酵條件提高了34.4%。