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基于人工神经网络耦联遗传算法优化肉葡萄球菌高密度培养基配方
来源:导入 阅读量: 5 发表时间: 2025-06-10
作者: 王 仪,祝超智,白雪原,郑飏衣,张新军,仝 林,赵改名
关键词: 肉葡萄球菌;高密度培养基;响应面法;人工神经网络;遗传算法;优化
摘要:

为优化肉葡萄球菌配方,实现发酵罐中高密度培养及高活性发酵剂制备,以胰蛋白胨大豆肉汤培养基为基础培养基,采用单因素试验与Box-Behnken响应面试验优化培养基配方,并构建人工神经网络-遗传算法(artificial neural network-genetic algorithm,ANN-GA)模型。结果表明,氮源是影响肉葡萄球菌活菌数的最重要因素。与响应面优化模型相比,ANN-GA模型能够更精确地预测培养基配方对肉葡萄球菌活菌数的影响,误差小且优化效果更好,最佳培养基配方为葡萄糖3.21 g/L、大豆蛋白胨20.17 g/L、牛肉浸粉20.17 g/L、磷酸氢二钾5.63 g/L、氯化钠5.0 g/L、七水硫酸镁0.2 g/L。在5 L发酵罐水平小试最大活菌数可达1.67×1010 CFU/mL。

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