基于人工神经网络和遗传算法的普鲁兰酶重组大肠杆菌高密度发酵工艺优化

Artificial Neural Network-Genetic Algorithm-Based Optimization of High Cell Density Cultivation of Recombinant Escherichia coli for Producing Pullulanase

迟雷 ¹王静雨 ¹侯俊超 ¹魏佳佳 ¹魏涛 ¹胡晓龙 ¹何培新¹

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作者信息

1. 郑州轻工业大学食品与生物工程学院,河南郑州 450000
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摘要

基于人工神经网络和遗传算法,对重组大肠杆菌(Escherichia coli)BL 21表达热稳定普鲁兰酶的高密度发酵工艺进行优化.在5 L的发酵罐中,通过比较不同发酵温度、pH值及培养基碳氮比(C/N,mol/mol)对细胞量和产物产量的影响,确定最佳发酵工艺.结果表明,诱导前适合细胞生长的发酵条件为发酵温度34.4 ℃、pH 6.87、培养基C/N 6.1;诱导后适合产物表达的发酵条件为发酵温度32.5 ℃、pH 6.69、培养基C/N 5.3,最终获得细胞质量浓度56.5 g/L,重组蛋白产量3.21 g/L,酶活力为268.3 U/mL.

关键词

重组普鲁兰酶/神经网络/遗传算法/高密度发酵

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基金项目

国家自然科学基金青年科学基金(31801535)

河南省重大科技专项(181100211400)

河南省教育厅科技创新人才项目(18HASTIT040)

郑州轻工业大学博士科研启动基金(2013BSJJ004)

出版年

2021

食品科学

北京食品科学研究院

食品科学

CSTPCDCSCD北大核心

影响因子：1.327

ISSN：1002-6630

被引量6

参考文献量7

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