人工神经网络耦合遗传算法优化细菌纤维素发酵培养基

摘要

细菌纤维素作为新型生物材料,已成为生物材料研究热点,但产量低限制了其进一步应用.选择合适的优化策略是实现产量提高的一个重要方法.本文在正交和均匀设计实验传统建模方法的基础上,运用人工神经网络模型结合遗传算法优化汉氏葡糖醋杆菌(Komagataeibacter hansenii HDM1-3)产细菌纤维素发酵培养基.结果表明,最佳培养基配方为葡萄糖3.98％、牛肉膏0.34％、酵母膏0.19％、磷酸氢二钠0.22％、磷酸氢二钾0.46％、乙醇2.23％.在此配方下,细菌纤维素产量最高达到2.87 g· L-1,与优化前培养基的产量相比提高了1.18倍.本研究优化了细菌纤维素发酵培养基参数,为细菌纤维素高产发酵及工业化推广应用提供了依据.