摘要
生物过程是一个复杂的相互作用的过程。工业生物催化被认为是生物技术的第三次浪潮 ,作为其核心内容之一的生物过程优化的目的在于提高终产物的产率 ,它是生物技术产业化不可缺少的一项工作。综述了国际上近年来较为流行的生物过程优化技术 ,包括非统计优化技术 (如单次单因子法 )和统计优化技术 (如Plackett_Burman设计法、部分因子设计法、中心组合设计法和Box_Behnken设计法等响应面法 )两大类。在多因子实验中寻找其最佳条件时 ,响应面法是一个比单次单因子法更加有效的优化技术。
A biological process is a complex interaction. Industrial biocatalysis is widely viewed the 'third wave' of biotechnology. Bioprocess optimization is one of the core subjects of this technology. It is expected to increase the yield of the final product. It plays an important role in the industrialization of biotechnology. The popular methodologies of bioprocess optimization were reviewed, which involve one_factor_at_a_time approach, Plackett_Burman design, fractional factorial design, central composite design and Box_Behnken design. Response surface methodology, an experimental strategy for seeking the optimum conditions for a multivariable system, is a much more efficient tool for optimization than the one_factor_at_a_time approach.
出处
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第z1期132-137,共6页
Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni
基金
广东省自然科学基金资助项目 ( 0 0 12 78)
高等学校访问学者基金资助项目
关键词
实验设计
过程优化
响应面法
experimental design
process optimization
response surface methodology
