基于支持向量机的重组大肠杆菌产脂肪酶MAS1的发酵建模与优化
肖阳1
王永华2
杨博1
1.华南理工大学生物科学与工程学院,广东广州 5100062.华南理工大学食品科学与工程学院,广东广州 510640;广东优酶生物制造研究院有限公司,广东佛山 528226
摘要：该研究以来源于海洋放线菌(Streptomyces sp.)W007脂肪酶MAS1为研究对象,将其在大肠杆菌BL21(DE3)中表达并优化了发酵条件.首先,通过单因素实验确定重组大肠杆菌表达脂肪酶的最佳诱导时间为对数生长后期,最佳异丙基-β-D-硫代半乳糖苷(IPTG)浓度为0.6 mmol/L,最佳诱导pH值为6.5,最佳诱导温度为20℃.然后,用R语言rsm包设计Box-Behnken试验,并在7 L发酵罐中进行发酵试验以得到Box-Behnken实验数据.最后,通过支持向量机(Support Vector Machines,SVM)-遗传算法(Genetic Algorithm,GA)计算得到重组大肠杆菌BL21(DE3)表达脂肪酶MAS1的最优发酵条件:IPTG浓度为0.65 mmol/L、诱导温度23℃、诱导pH值为6.7时,理论脂肪酶MAS1酶活力为2276.99 U/mL.在7 L发酵罐中,使用优化后的发酵条件进行重组大肠杆菌BL21(DE3)培养时,得到最大脂肪酶MAS1酶活力为2316.02 U/mL,比未优化之前(1733.33 U/mL)提高了33.61％.上述结果表明SVM-GA在重组大肠杆菌发酵条件优化方面具有较好的性能,为脂肪酶MAS1的高效制备提供了一定的研究依据.
关键词：脂肪酶MAS1发酵优化支持向量机遗传算法
资助基金：国家自然科学基金(31725022)
论文发表日期：2023-01-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 59-68 )
英文信息