国家科技支撑计划(2011BAE06B04-18) 作品数:6 被引量:13 H指数:3 相关作者: 谭红 周金燕 钟娟 杨杰 彭文璟 更多>> 相关机构: 中国科学院大学 中国科学院 中国科学院成都生物研究所 更多>> 发文基金: 国家科技支撑计划 中国科学院知识创新工程重要方向项目 更多>> 相关领域: 农业科学 化学工程 理学 轻工技术与工程 更多>>
大孔吸附树脂分离提取发酵液中伊枯草菌素A的研究 被引量:2 2012年 研究了利用大孔吸附树脂从发酵液中提取伊枯草菌素A的工艺条件。对比了不同极性大孔树脂对发酵液中伊枯草菌素A的分离效果,选择DM301型树脂作为吸附剂进行优化试验。结果表明,在25℃时,每升发酵液吸附剂用量为80 g DM301型树脂时,树脂对发酵液中伊枯草菌素A的吸附率可达100%。滤去吸附残液,采用无水乙醇解吸,每克DM301树脂解吸剂用量为10 mL时,静态解吸率达90%以上。动态吸附试验表明,发酵液的最佳上样量为6倍柱床体积,动态解吸流出液活性高度集中。该工艺简单、易操作,适用于工业化生产。 张婷 杨杰 周金燕 谭红关键词:大孔吸附树脂 解吸 氨基酸补料对伊枯草菌素A发酵的影响 被引量:4 2013年 对枯草芽胞杆菌(Bacillus subtilis ZK8)进行4种不同工艺(分批发酵和3种氨基酸浓度的补料-分批发酵)的发酵,测定并分析了发酵过程中各时间点样品中菌量、伊枯草菌素A(iturin A)的效价、还原糖、总氮及16种游离氨基酸的含量及变化趋势。结果表明,在工艺2(补料浓度分别为天冬氨酸55mg/L,谷氨酸12mg/L,脯氨酸6mg/L)发酵条件下,枯草芽胞杆菌ZK8菌量最高,达2.163×1010个/mL,比分批发酵(对照组)提高9.5%;在工艺1(补料浓度分别为天冬氨酸50mg/L,谷氨酸9mg/L,脯氨酸5mg/L)发酵条件下,iturin A效价最高,达20 101.1U,比对照提高了93.94%。 肖松 彭文璟 许锬 任艳丽 周金燕 钟娟 谭红关键词:发酵 氨基酸 效价 补料对发酵工艺中枯草芽胞杆菌ZK8产伊枯草菌素A调控基因的影响 被引量:2 2015年 为研究补料对分批发酵工艺中枯草芽胞杆菌(Bacillus subtilis)ZK8产伊枯草菌素A的影响,以"氮源+碳源+氨基酸"为补料,应用RT-q PCR技术并结合相关发酵参数分析了3个合成调控基因deg Q、deg US、glnR及操纵子itu在发酵过程中的相对表达量差异。结果显示:补料-分批发酵工艺中总氮和还原糖的含量高于分批发酵工艺,生物量和效价分别提高了68.85%和36.67%;补料-分批发酵工艺中deg Q、deg US和glnR 3个基因的相对表达量均高于分批发酵工艺,3个基因相对表达量的变化规律与伊枯草菌素A合成规律、操纵子itu的相对表达量变化规律一致。表明流加补料液促进了deg Q、deg US和glnR的表达,为菌体提供了丰富的碳源、氮源和伊枯草菌素A的合成前体,促进了伊枯草菌素A的合成。 谭忠元 张智 付茂红 罗笛 钟娟 周金燕 杨杰 肖亮 谭红关键词:补料 分批发酵 调控基因 添加氨基酸对捷安肽素发酵的影响 被引量:4 2012年 在枯草芽孢杆菌ZK(Bacillus subtili)发酵产捷安肽素的过程中,通过Asp、Asn、Glu、Gln、Pro、Ser、Thr、Lys和Tyr等9种氨基酸的单因素添加试验发现,发酵12 h时,160 mg/L的Asp和150 mg/L的Asn对细胞生长和捷安肽素的产量都有明显的促进作用,而200 mg/L的Pro和Lys仅对细胞生长有明显的促进作用;发酵24 h时,Asp、Asn、Glu和Pro等4种氨基酸对捷安肽素的产量有明显的促进作用,最适添加浓度分别为Asp 200 mg/L、Asn 100 mg/L、Pro 100 mg/L、Glu 300 mg/L。在单因素试验基础上,用响应面方法进一步研究了添加氨基酸对细胞生长和产素的促进及其交互作用,并优化了它们的混合添加策略,结果表明,发酵12h时,Asn、Lys和Pro的添加浓度分别为156.3、155.5、153.5 mg/L时,细胞浓度达到3.91×109个/mL,比对照提高37.6%;发酵24 h时,Asn、Glu和Pro的添加浓度分别为145.62、254.78、50.00 mg/L时,捷安肽素效价达到13 118.2 U,比对照提高了28.6%。 许锬 任艳丽 钟娟 谭红关键词:捷安肽素 响应面 效价 改进型人工神经网络优化Iturin A发酵培养基研究 被引量:4 2015年 为提高伊枯草菌素A(Iturin A)的产量,选择发酵培养基中对Iturin A合成有影响的5个组分作为自变量、以Iturin A产量为响应值,设计5因素10水平的均匀设计试验。以均匀设计试验数据为基础,分别建立二次多项式模型和一种改进型人工神经网络模型来优化发酵培养基,最后通过比较两种模型的优劣选择改进型人工神经网络模型优化培养基组分。结果表明,相比于二次多项式模型,基于相同试验设计的改进型人工神经网路模型有更好的拟合精度和泛化能力,使用人工神经网络模型优化后的培养基发酵48 h后,Iturin A产量为1.121(±0.089)g/L,比二次多项式模型优化的培养基高出13.23%,此时Iturin A发酵培养基的优化组分为葡萄糖、KH2PO4、Mg SO·7H4 2O、酵母膏和大豆蛋白胨总氮浓度分别为42.6、3.62、3.14、0.12、2 g/L。 付茂红 钟娟 谭忠元 彭文璟 杨杰 周金燕 谭红关键词:均匀设计 人工神经网络 二次多项式