“十二五”国家科技计划农村领域(2011BAD04B02-1)
- 作品数：3 被引量：14H指数：2
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- 响应面法和神经网络优化Acinetobacter sp.DNS32发酵基质被引量：3
- 2013年
- 为了提高阿特拉津降解菌Acinetobacter sp.DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分(玉米粉、豆饼粉、K2HPO4)进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39.494 g/L,豆饼粉25.638 g/L和K2HPO43.265 g/L时,预测发酵活菌最大生物量为7.079×108CFU/mL,实测量为7.194×108CFU/mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L时,预测最大值为7.199×108CFU/mL,实测量为7.244×108CFU/mL;最终确定培养基配方:玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L,CaCO3为3.000 g/L,MgSO4.7H2O和NaCl均为0.200 g/L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36.6%。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。
- 王洋王志刚王溪郭火生孟冬芳张颖
- 关键词：发酵培养基响应面法
- 高效阿特拉津降解菌株DNS10降解条件优化被引量：10
- 2013年
- 从长期施用阿特拉津的寒地黑土耕层(0～10 cm)土壤中筛选到一株能以除草剂阿特拉津为氮源生长的降解菌株,结合16S rRNA序列分析结果,将该菌株命名为Arthrobacter sp.DNS10。在接种量为108CFU/mL的条件下,菌株DNS10在24 h内对100 mg/L阿特拉津的降解率为99.41%。单因子实验结果表明,菌株DNS10适宜生长和降解的条件范围是:温度25～35℃,pH值5.0～8.0,培养液盐度0.1%～2%,对阿特拉津最大耐受浓度可达1 200 mg/L。正交实验法进一步表明,该菌株保持较好生长及降解能力的最优方案是温度30℃,pH值7.5,培养液盐度0.5%。影响其降解能力的环境因素的主次顺序依次是:温度>盐度>pH值。
- 张庆媛葛世杰姜昭王志刚张颖
- 关键词：降解能力环境因素
- 阿特拉津降解酶固定化条件优化被引量：1
- 2013年
- 采用海藻酸钠、聚阴离子纤维素作为载体对阿特拉津降解酶进行固定,通过单因素试验并应用主成分分析法确定海藻酸钠浓度、聚阴离子纤维素的浓度、pH和温度等因素对固定化酶的降解效果影响较大。采用正交试验确定固定化酶的最佳条件为:海藻酸钠浓度1.75%,聚阴离子纤维素浓度1.4%,温度29℃,pH 7.5。
- 张颖葛世杰姜昭梁海晶王溪
- 关键词：固定化海藻酸钠聚阴离子纤维素正交试验
