论文摘要
为了获得高活力抗肿瘤工程菌Escherichia coli Nissle 1917（EcNA）微胶囊制剂,对EcNA进行发酵培养基优化和微胶囊制剂的制备。首先利用单因素试验考察甘油、酵母提取物、蛋白胨及玉米浆对EcNA菌体浓度的影响,在以Box-Behnken设计试验的基础上,分别建立响应面模型和BP人工神经网络结合遗传算法模型优化发酵培养基组分,最后采用挤压法以海藻酸钠和壳聚糖为复合壁材,将EcNA包埋在微胶囊中。结果显示,最佳优化配方为甘油7 g/L,蛋白胨28.75 g/L,酵母提取物86.25 g/L,玉米浆10 g/L,K2HPO416.43g/L,KH2PO4 2.3 g/L,发酵液菌体浓度OD600达到12.92,与未优化相比提高了3.86倍。通过正交试验得到最佳制备条件:海藻酸钠0.035 g/mL,壳聚糖0.004 g/mL,壁芯比2:2,氯化钙0.05 g/mL。结果表明,BP人工神经网络结合遗传算法在培养基优化中具有显著的优越性,制成的EcNA微胶囊有良好的耐酸性和肠溶性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吴柳娟,李躺,莫相涛,胡益波,丁学知,夏立秋
关键词: 抗肿瘤工程菌,人工神经网络,遗传算法,设计,微胶囊
来源: 微生物学杂志 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,医药卫生科技
专业: 有机化工,一般化学工业,药学
单位: 湖南师范大学生命科学学院
基金: 国家自然科学基金项目(31770106),国家基础研究计划(973计划)资助项目(2012CB722301),湖南省“生物发育工程及新产品研发协同创新中心”项目(20134486)
分类号: R943;TQ920.6
页码: 7-15
总页数: 9
文件大小: 1031K
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