微生物学习报告

食工142060814214孙佳峰培养基优化之单次单因子法详介培养基优化，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。由于发酵培养基成份众多，且各因素常存在交互作用，很难建立理论模型；另外，由于测量数据常包含较大的误差，也影响了培养基优化过程的准确评估，因此培养基优化工作的量大且复杂。许多实验技术和方法都在发酵培养基优化上得到应用，如：生物模型（Biologicalmimicry）、单次试验（Oneatatime）、全因子法（Fullfactorial）、部分因子法（Partialfactorial）、PlackettandBurman法等。但每一种实验设计都有它的优点和缺点，不可能只用一种试验设计来完成所有的工作实验室最常用的优化方法是单次单因子（one-variable-at-a-time）法，这种方法是在假设因素间不存在交互作用的前提下，通过一次改变一个因素的水平而其他因素保持恒定水平，然后逐个因素进行考察的优化方法。但是由于考察的因素间经常存在交互作用，使得该方法并非总能获得最佳的优化条件。另外，当考察的因素较多时，需要太多的实验次数和较长的实验周期。所以现在的培养基优化实验中一般不采用或不单独采用这种方法，而采用多因子试验。下面是单次单因子法的详细介绍：单因素试验是在假设因素间不存在交互作用的前提下，通过一次只改变一个因素且保证其他因素维持在恒定水平的条件下，研究不同试验水平对结果的影响，然后逐个因素进行考察的优化方法，是试验研究中最常用的优化策略之一。王晓辉等人利用单因素试验对BS070623蛋白酶高产突变株进行了发酵培养基优化试验，取得了良好效果。然而，对于大多数培养基而言，其组分相当复杂，仅通过单因素试验往往无法达到预期的效果，特别是在试验因素很多的情况下，需要进行较多的试验次数和试验周期才能完成各因素的逐个优化筛选，因此，单因素试验经常被用在正交试验之前或与均匀设计、响应面分析等结合使用。利用单因子试验和正交试验相结合的方法，可用较少的试验找出各因素之间的相互关系，从而较快地确定出培养基的最佳组合。较常见的是先通过单因素试验确定最佳碳、氮源，再进行正交试验，或者通过单因素试验直接确定最佳碳氮比，再进行正交试验