类人胶原蛋白工程菌质粒稳定性研究

目的研究基因重组大肠杆菌补料分批发酵生产类人胶原蛋白过程中质粒稳定性。方法通过平板复制法,观察质粒稳定性在不同生长周期、卡那霉素浓度和不同比生长速率中的变化。结果质粒稳定性受生长周期、卡那霉素和比生长速率的影响。在μ为0.15、卡那霉素浓度为0.005g/L的情况下,工程菌生产效率最理想。结论通过控制发酵过程中的质粒稳定性可以有效地提高菌体产量和目标蛋白产量。     

高产油脂斯达氏酵母菌株的选育及摇瓶发酵条件的初步研究

以斯达氏油脂酵母Lipomyces starkeyi AS 2．1560为出发菌株．经紫外线诱变选育出了一株高产油脂的优良酵母菌株L．starkeyi M36．通过摇瓶培养，对与菌体产油脂相关的因素进行了单因子试验，确定了摇瓶发酵培养的最佳产油脂条件，碳源为葡萄糖110g／L；氯源为硫酸铵0．6g／L；培养温度30℃；接种量15％；初始pH5．0～7．0；培养144h。最后可得生物量24．2g／L；油脂量14．6g／L．菌油脂肪酸组成分析结果如下：豆蔻酸0．5％，软脂酸35．2％，棕榈油酸4．3％，硬脂酸4．4％，油酸53．0％，亚油酸2．6％．与植物油脂相似．     

米根霉、法夫酵母双菌共发酵淀粉生产虾青素的初步研究

对米根霉、法夫酵母共发酵淀粉生产虾青素进行了研究．摇瓶试验结果表明，米根霉、法夫酵母共发酵淀粉生产虾青素适宜的培养基为淀粉50g／L、1gKH2PO4/L、1g CaCl2／L、1g酵母膏/L、0.5gMgSO4／L、5g（NH4）2SO4/L，控制培养基初始pH为8．0、发酵温度为22℃及同时接种米根霉和法夫酵母有利于虾青素的合成，5L罐试验结果表明虾青素合成滞后于糖的利用，且分成两个增长阶段，虾青素的最大产量达2．48mg／L．这些试验结果不仅证实了共培养米根霉和法夫酵母发酵淀粉生产虾青素的理论可行性，而且为进一步利用淀粉为原料生产虾青素提供了试验参考．     

液体深层发酵杏鲍菇工艺条件研究

研究了各种条件对杏鲍菇菌丝在液体发酵中生长的影响,确定了杏鲍菇最适摇瓶培养条件.实验表明,摇瓶培养适宜条件为:温度26℃、接种量为10%、pH 6.0、500 mL摇瓶装液量150 mL,摇床转速为200 r/min.通过10 L罐液体发酵的试验,当控制温度为26±1℃,搅拌转速200 r/min,空气压力40~50 kPa,通气量1∶0.4 vvm时,发酵3~4 d即可收获菌丝体.     

微生物发酵对棉籽壳营养成分及游离棉酚的影响

利用由纤维分解菌、乳酸菌与酵母菌等主要有益菌组成的复合菌发酵棉籽壳。测定发酵前后游离棉酚及主要营养成分粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)的变化,对发酵后微生物细胞数量进行测定。结果表明:棉籽壳发酵后游离棉酚含量降低,脱毒率达75.4%,CP提高了2.29%,NDF降低了18.21%,ADF降低了16.04%,微生物细胞数量达到9.85×109个/g,与发酵前相比差异显著(P<0.05),用该方法处理棉籽壳,棉籽壳营养价值明显提高。     

L-亮氨酸补料分批发酵研究

对补料方式、补料速度等发酵过程的各种参数，以及产酸率、转化率、发酵周期等的影响和补料分批发酵条件进行了研究，确定了L-亮氨酸补料分批发酵的最优条件。在最优补料分批发酵条件下，10L罐L-亮氨酸产量达29．47g/L，糖酸转化率达21．47％，结果明显优于分批发酵。     

克拉维酸发酵液中碳源--甘油含量的比色法测定

研究了克拉维酸发酵液中甘油含量的测定方法,在412 nm得到了甘油测定的线性回归方程y=0.0236x-0.0036,R2=0.9997,在0～40mg·L-1范围内,线性关系良好.通过回收率实验,证明发酵液中其他成分对测定结果干扰较小.该方法重现性好,方法简单,比较适合发酵液中甘油含量的测定.     

大豆抗营养因子的研究进展

大豆是一种优质的蛋白质源,但其抗原因子的存在影响了其利用效率。介绍了大豆蛋白中主要抗营养因子的种类,抗营养因子抗营养机理,抗营养因子和抗营养作用的消除方法等。     

活性污泥处理高浓度基质发酵产氢条件的优化

以蔗糖为基质模拟有机废水,通过对活性污泥的梯度驯化,提高了活性污泥对高糖溶液的代谢能力与产氢能力,在此基础上对其产氢条件进行优化.优化后发酵条件为厌氧发酵温度36 ℃,初始pH值5.0,蔗糖90 g/L,玉米浆8 mL/L,FeSO4·7H2O 20 mg/L,MgCl2·6H2O 10 mg/L,K2HPO41.0 g/L.优化后的活性污泥平均产氢速率达到565 mL/(L·h),比优化前提高了223%;比产氢率为3.04 mol/mol,比优化前提高了30%.提出了有机氮与生长因子同步添加的高效廉价培养基方案,为活性污泥厌氧发酵生物制氢技术的工业化奠定了基础.     

基于两级神经网络的发酵过程多变量前馈解耦控制

针对具有时变、非线性、不确定性的多变量耦合生物发酵过程,提出了一种基于两级神经网络的多变量前馈解耦方法.一级神经网络利用可获得的过程信息拟和耦合通道的过程特性,实现耦合作用对被控量影响的估计;二级神经网络用来拟和控制通道的逆特性.通过两级网络的串联,消除系统间的耦合.实验结果表明,提出的解耦控制方法能适应生物发酵过程模型的不确定性和参数时变性,克服了前馈解耦方法依赖于过程模型和对模型参数的变化表现敏感的缺点.