本發(fā)明屬于菌株發(fā)酵技術領域，尤其涉及一種產胞外黑色素菌株發(fā)酵條件的優(yōu)化方法。

背景技術：

微生物發(fā)酵受諸多因素的影響，微生物發(fā)酵的生產水平取決于生產菌的特性和發(fā)酵條件(包括培養(yǎng)基)，其中發(fā)酵條件對微生物發(fā)酵產物的形成有很大的影響，每一種代謝產物都有其最適的生產條件。因此，為了提高bacillussph22產黑色素的水平，本發(fā)明在plackett-burman研究基礎上，采用box-behnken響應面設計法優(yōu)化bacillussph22產黑素色的發(fā)酵條件。

響應面法是利用合理的實驗設計并通過實驗得到一定數據，采用多元二次方程來擬合因素和響應值之間的函數關系，通過對回歸方程的分析來尋求最優(yōu)工藝，解決多變量問題的一種統(tǒng)計學方法。與通常采用的單因子和正交實驗無法找到整個區(qū)域上各個因素的最佳組合及響應值的最優(yōu)值比較，rsm試驗次數少、周期短，求得的回歸方程精確度高，又能研究幾個因素間交互作用，是降低開發(fā)成本、優(yōu)化加工條件、提高產品質量、解決生產過程中實際問題的一種有效辦法，目前己廣泛地應用于農業(yè)、生物、食品、化學、制造等領域。

綜上所述，現有技術存在的問題是：現有技術中，發(fā)酵液的黑素色干重獲得率低，不能真實地反映各篩選因素的影響，不能用響應面法優(yōu)化h22發(fā)酵產黑色素的培養(yǎng)條件。

技術實現要素：

針對現有技術存在的問題，本發(fā)明提供了一種產胞外黑色素菌株發(fā)酵條件的優(yōu)化方法。

本發(fā)明是這樣實現的，一種產胞外黑色素菌株發(fā)酵條件的優(yōu)化方法，所述產胞外黑色素菌株發(fā)酵條件的優(yōu)化方法的初始ph為6.5、溫度為30℃、l-酪氨酸的濃度為1g/l。

進一步，所述的產胞外黑色素菌株發(fā)酵條件的優(yōu)化方法具體包括：

首先用plackett-buman法篩選出初始ph、溫度、l-酪氨酸的含量三個影響大的因素；

然后進行最陡爬坡實驗逐步改變初始ph、培養(yǎng)溫度、l-酪氨酸的濃度，逼近最佳響應面區(qū)域；

最后通過box-behnken，利用sas軟件進行回歸分析，得到各因素的最佳培養(yǎng)條件；接種于最優(yōu)培養(yǎng)基中，培養(yǎng)基初始ph為6.5，l-酪氨酸濃度為1g/l，培養(yǎng)溫度為30℃。

進一步，所述回歸分析的二次多項回歸方程為：

黑色素產量＝-10.31639+2.06373*ph+0.36164*t+0.10081*l-5.50000e-004*ph*t-0.0931*ph*l+0.038437*t*l-0.14692*ph²-6.88613e-003*t²-0.46311*l²。

本發(fā)明的另一目的在于提供一種產胞外黑色素菌株發(fā)酵條件的優(yōu)化系統(tǒng)。

本發(fā)明的優(yōu)點及積極效果為：得到的發(fā)酵液的黑色素量預測值為2.475g/l。

采用響應面分析法對bacillussph22發(fā)酵產黑色素的培養(yǎng)條件進行優(yōu)化。，首先運用plackett-buman法確定出初始ph、溫度、l-酪氨酸的含量為重要影響因素；然后通過最陡爬坡實驗逐步改變三者的濃度，逼近最佳響應面區(qū)域；最后采用box-behnken設計和sas軟件分析確定出主要因素的最優(yōu)濃度，得到最佳發(fā)酵培養(yǎng)條件為：ph6.5，l-酪氨酸濃度1g/l，培養(yǎng)溫度30℃，經培養(yǎng)發(fā)酵后，此發(fā)酵液的黑素色干重為2.45g/l，較基礎培養(yǎng)基提高了63.5％。同時，回歸方程所得到的最大預測值與驗證值非常接近，說明回歸方程能較真實地反映各篩選因素的影響，建立的模型與實際情況是比較吻合的，因此用響應面法優(yōu)化h22發(fā)酵產黑色素的培養(yǎng)條件是有效可行的。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例提供的產胞外黑色素菌株發(fā)酵條件的優(yōu)化方法流程圖。

圖2是本發(fā)明實施例提供的溫度和ph交互作用的響應曲面和等高線示意圖。

圖3是本發(fā)明實施例提供的l-酪氨酸濃度和ph交互作用的響應曲面和等高線示意圖。

圖4是本發(fā)明實施例提供的溫度和l-酪氨酸濃度交互作用的響應曲面和等高線示意圖。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結合實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

下面結合附圖對本發(fā)明的應用原理作詳細的描述。

本發(fā)明實施例提供的產胞外黑色素菌株發(fā)酵條件的優(yōu)化方法的初始ph為6.5、溫度為30℃、l-酪氨酸的濃度為1g/l。

如圖1所示，本發(fā)明實施例提供的產胞外黑色素菌株發(fā)酵條件的優(yōu)化方法包括以下步驟具體包括：

s101：首先用plackett-buman法篩選出初始ph、溫度、l-酪氨酸的含量三個影響大的因素；

s102：然后進行最陡爬坡實驗逐步改變三者的濃度，逼近最佳響應面區(qū)域；

s103：最后通過box-behnken，利用sas軟件進行回歸分析，得到各因素的最佳培養(yǎng)條件；接種于最優(yōu)培養(yǎng)基中，培養(yǎng)基初始ph為6.5，l-酪氨酸濃度為1g/l，培養(yǎng)溫度為30℃。

所述回歸分析的二次多項回歸方程為：

黑色素產量＝-10.31639+2.06373*ph+0.36164*t+0.10081*l-5.50000e-004*ph*t-0.0931*ph*l+0.038437*t*l-0.14692*ph²-6.88613e-003*t²-0.46311*l²。

下面結合實驗對本發(fā)明的應用效果作進一步的描述。

本發(fā)明通過察所擬合的相應曲面的形狀，響應面立體分析圖，從圖中及軟件分析，回歸方程存在穩(wěn)定點，通過嶺嵴分析(ridgeanalysis)得到極大值所對應的各主要因素(a、b、c)即初始ph、溫度、l-酪氨酸的最佳濃度分別為6.5，30℃，1g/l，此時發(fā)酵液的黑色素量最高，預測值為2.475g/l。

下面結合具體實施例對本發(fā)明作進一步描述。

圖2是本發(fā)明實施例提供的溫度和ph交互作用的響應曲面和等高線示意圖。圖中a代表ph，b代表溫度，c代表l-酪氨酸濃度。

圖3是本發(fā)明實施例提供的l-酪氨酸濃度和ph交互作用的響應曲面和等高線示意圖。

圖4是本發(fā)明實施例提供的溫度和l-酪氨酸濃度交互作用的響應曲面和等高線示意圖。

為了進一步分析相關變量之間的交互作用和確定最優(yōu)點，通過軟件做了三個關鍵影響因素對發(fā)酵水平交互影響的等高線圖及其曲面圖，如圖2-圖4，從等高線圖可以直觀地反映出兩變量交互作用的顯著程度，圓形表示兩因素交互作用不顯著，橢圓形表示兩因素交互作用顯著。結果表明l-酪氨酸的最佳濃度和初始ph、培養(yǎng)溫度交互作用顯著。通過嶺嵴分析(ridgeanalysis)得到極大值所對應的各主要因素即初始ph、溫度、l-酪氨酸的最佳濃度分別為6.5，30℃，1g/l。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內。