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应用遗传算法和神经网络优化多杀菌素发酵培养基: 收藏
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引用; 《湖南师范大学自然科学学报》2017年第5期40卷 36-43页; 作者：张峰吴柳娟李躺王灿胡益波丁学知夏立秋湖南师范大学生命科学学院微生物分子生物学湖南省重点实验室省部共建淡水鱼类发育生物学国家重点实验室中国长沙410081; 通过优化刺糖多孢菌发酵合成多杀菌素培养基成分,改善培养条件,从而提高多杀菌素产量.在单因素以及Plackett-Burman试验设计的基础上,采用Box-Behnken试验设计方法对发酵培养基组分中的玉米浆、可溶性淀粉、丙酸钠进行研究,运用遗传算...; 通过优化刺糖多孢菌发酵合成多杀菌素培养基成分,改善培养条件,从而提高多杀菌素产量.在单因素以及Plackett-Burman试验设计的基础上,采用Box-Behnken试验设计方法对发酵培养基组分中的玉米浆、可溶性淀粉、丙酸钠进行研究,运用遗传算法优化的BP神经网络建立多杀菌素产量与培养基组分浓度之间的预测模型,采用循环算法对此模型进行寻优,得到三种组分的最佳配比为:玉米浆7 g/L、可溶性淀粉16 g/L、丙酸钠2 g/L,多杀菌素产量达到(550.22±3.84)mg/L,采用上述方法优化后的培养基使得多杀菌素产量比原始培养基产量(225mg/L)提高145%.本研究结果可为培养基优化提供一种有效的建模方法.; 来源：详细信息评论

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