响应面法在发酵培养基优化中的应用
时间：2025-05-15
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北方园艺２００９（２）：１２７～１２９ 专题综述
响应面莹在发酵培养基优丫匕中的应用
刘志祥，曾超珍
（中南林业科技大学生命科学与技术学院，湖南长沙４１０００４）
摘要：介绍了响应面法的原理和实验设计的方法，并对其在优化发酵培养基中的应用做了详细的综述。
关键词：响应面法；发酵培养基；优化
中图分类号：ＴＱ９２０．１文献标识码：Ｂ文章编号：ｉ００１－－０００９｛２００９）０２－－０１２７－－０３
响应面法（ＲＳＭ）是采用多元二次回归方程来拟合因素与响应值之间的函数关系，通过对函数响应面和等高线的分析，能够精确地研究各因子与响应值之间的关系，寻求最优工艺参数，解决多变量问题的一种统计方法［１］。它可用在描述单个试验变量对响应值的影响、确定试验变量之间的相互关系、描述所有试验变量对响应值的综合影响。ＲＳＭ是一种适用性强的试验设计方法，不仅包括试验设计、建模、因子效应评估以及寻求因子水平最佳操作条件等功能，而且具有数据统计处理功能，显示出了其它试验方法如正交试验、因子试验、田口试验方法等所不具备的优点，该法不但具备试验次数少，周期短、精度高等优点［２］，而且可以建立连续变量曲面模型；同时，对影响试验指标的各因子水平及其交互作用进行优化和评价，可快速有效地确定多因子系统的最佳条件Ｃｓ－ｓ］。ＲＳＭ已经在食品、医药、生物工程、农业、天然物提取等领域广泛的应用。
供进一步研究［６。。②最陡爬坡法确定主要影响因素的水平：为了建立有效的响应面拟合方程，用最陡爬坡法逼近影响因素的最佳值区域，它以试验值变化的梯度方向为爬坡方向，根据各因素效应值的大小确定变化步长，能快速、经济地逼近最佳值区域Ｌ７］。（要）ＢＢＤ（Ｂｏｘ－Ｂｅ—ｈｎｋｅｎ）或ＣＣＤ（ＣｅｎｔｒａｌＣｏｍｐｏｓｉｔｅＤｅｓｉｇｎ）设计进行试验分析：Ⅸ狮或Ｃ（、Ｄ方法确定试验点，通过统计分析软件，寻求最佳的试验条件以及因素间的交互作用。
２响应面法在培养基优化中的应用
２．１
ＢＢＤ设计在培养基优化中的应用
江英英等Ｌ８０采用ＰＢ设计对发酵生产７｛￡基丁酸
（ＧＡＢＡ）的培养基中相关影响因素的效应进行评价，并筛选出了有显著效应的葡萄糖、碳氮比、ＭｎＳＯ。 Ｈ。０浓度，然后用ＢＢＤ设计及响应面分析确定了主要影响因素的最佳培养基条件，ＧＡＢＡ的产量达到６．０２ｇ／Ｌ。比优化前的４．３５∥Ｌ提高了３８％。王飞等凹３采用ＲＳＭ对北虫草液体发酵培养基的３种主要成分蔗糖、蛋白胨和ＫＨ：Ｐ０４进行三因素三水平ＢＢＤ试验设计优化，采用多元二次回归方程拟合３种因素与多糖产量之间的函数关系。通过岭脊分析，获得培养基中３因素最佳浓度为：蔗糖３．２３％，蛋白胨１．０５％，ＫＨ２Ｐ０４０．０８％，培养液多糖含量为１．９７７９７０×１０＿２ｇ／ｎ也。汤蕾等［１叨采用ＲＳＭ对冬虫夏草菌ＣＳ—ｗｘ液态发酵生产核苷类物质的３种
１响应面法在培养基优化中的试验设计
利用微生物发酵生产各种有用代谢产物，其培养基成分种类繁多，各成分间的相互作用也错综复杂，因而，微生物培养基的优化工作就显得尤为重要。数学统计中的多种优化方法已开始广泛地应用于微生物发酵培养基的优化工作中，其中以响应面法的效果最为显著。响应面法优化培养基的试验设计步骤为：①利用Ｈａｃｋ—ｅｔｔ—Ｂｕｒｍａｎ（ＰＢ）试验确定主要影响因素：ＰＢ设计法是一种两水平的试验设计方法。它试图用最少的试验次数达到使因素的主效果尽可能精确的估计，适用于从众多的考察因素中快速有效地筛选出最为重要的几个因素
第一作者简介：刘志祥（１９７８－），男．在读博士，讲师，研究方向为天然产物提取与植物生物技术。Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｕｚｘ０９２７＠ｙａｈｏｏ。ｏｏＩｔＬａｎ。基金项目：中南林业科技大学引进高层次人才科研启动基金资助项目（１０１ ０２５４）；中南林业科技大学青年科学基金资助项目
（０７００２Ｂ）。
主要培养基成分一麦芽糖、葡萄糖和蛋白胨进行三因素
三水平ＢＢＤ试验设计优化，通过岭脊分析获得对核苷类物质含量有显著影响的因素最佳浓度为：麦芽糖２．１７％，葡萄糖２．９５％，蛋白胨２．７４％，通过ＨＰＬＣ法检测腺苷含量为１．０２ｍｇ／ｇ，较原始培养基腺苷含量０．８５ｎａｇ／ｇ提高了２０％。尹利等Ｌｌｕ用ＢＢＤ法对洋葱假单胞菌Ｇ－６３液体发酵产脂肪酶条件进行了优化，脂肪酶活力提高了３．３倍；曹小红等Ｌ１２］用响应面法对Ｂａｃｉｌｌｕｓ３０％。
２．２二因素ＣＣＤ在培养基优化中的应用
１２７
ｎａｔｔｏ
７Ｉ＇Ｋ－ｌ发
酵产脂肽的培养基进行优化，脂肽的产量提高了约
收稿日期：２００８—１１一ｌｌ
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