一种用于谷氨酸生产流加操作过程预测的模糊-神经网络

提出了一种子空间可调的模糊-神经网络(FNN),通过采用新型的网络结构设计、模糊子空间均匀化设计和模糊子空间可调性设计,提高了网络的模拟、预测精度,明显缩短了训练时间.通过可调模糊-神经网络可以对系统进行预测、优化及因素分析,并将所提出的模糊神经网络应用于谷氨酸流加发酵过程的模拟与预测,取得了满意的结果.

流加操作与稀释添加耦合辅助高浓度变性蛋白质复性动力学

研究了流加操作与稀释添加耦合辅助高浓度变性还原溶菌酶的复性 ,建立了相关的过程动力学模型 .利用三态复性的过程模型对实验数据进行了拟合 ,获得了较好的拟合效果 .利用模型分析了复性过程的动力学特性 ,结果表明 ,两者耦合可在较低的盐酸胍浓度 (1mol·L-1)存在下使较高浓度的 (5mg·ml-1)变性溶菌酶获得 80 %以上的复性收率 ;并且发现添加剂乙酰胺的辅助复性作用与盐酸胍相同 ,降低盐酸胍浓度 ,适当提高乙酰胺浓度即可使聚集体生成速率常数最小 ,酶的复性收率最大 ;但甘油与盐酸胍具有协同作用 。

高浓度变性-还原溶菌酶的流加复性动力学特性

研究了高浓度变性 还原溶菌酶的流加复性过程动力学特性 ,重点考察了影响复性速率和复性收率的主要因素 ,包括盐酸胍浓度、酶浓度和氧化还原剂浓度 .结果表明 ,与直接稀释复性相比 ,流加操作可有效降低肽链分子间聚集 ,提高蛋白质的复性收率 ;在流加复性条件下 ,随着酶浓度的提高 ,复性速率和复性收率均有所下降 ,但适当提高复性液中盐酸胍浓度仍可获得高浓度蛋白质的高复性收率 .另外 ,随着变性酶浓度的提高 ,需要适当提高复性液中氧化型谷胱甘肽浓度 ,以加快溶菌酶分子内二硫键的形成 。

过量表达自身hemA基因的重组大肠杆菌发酵生产5-氨基乙酰丙酸的研究

研究了优化重组大肠杆菌产5-氨基乙酰丙酸(ALA)的条件,提高大肠杆菌发酵生产ALA的产量。在测定重组大肠杆菌GT48的生长曲线的基础上,确定诱导时间,优化摇瓶发酵条件。然后,进一步在5 L发酵罐上进行间歇和流加发酵研究。摇瓶实验表明,细胞培养最佳初始pH为6.5,最佳诱导时间为稳定期前期,最佳接种量为2%,过高的葡萄糖浓度对细胞生长和产物合成均有一定的抑制作用。在5 L发酵罐间歇发酵中,重组菌产ALA能力达到47.8 mg/L。采用流加发酵可以进一步将产物产量提高到63.8 mg/L。构建的过量表达自身的hemA基因的大肠杆菌具有较高的产ALA能力,通过发酵条件优化和采用流加发酵可以提高ALA产量。

硫代苄基半胱氨酸反应结晶过程的研究

以L-半胱氨酸为原料,用N aOH溶液作为反应介质,乙醇作为氯化苄的稀释溶剂,进行流加操作反应结晶制备硫代苄基半胱氨酸.通过正交试验获得最佳的合成条件,氯化苄流加速率为0.73 mL/m in,半胱氨酸与氯化苄摩尔比为0.8¨1.0,反应温度为5℃,搅拌转速为250 r/m in,产物收率为91.26%.扫描电镜分析结果表明,用乙醇作溶剂流加操作下结晶形态远好于未加乙醇溶剂的晶行.得到了产物的初级成核速率方程和反应结晶达到拟稳态时晶体生长速率方程.

基于实数编码遗传算法的发酵过程优化控制

针对谷氨酸发酵过程的复杂性,利用人工神经元网络建立了谷氨酸发酵过程的动态数学模型,并利用实数制编码的遗传算法,采用过程整体优化的思路,以发酵过程中糖转化为谷氨酸的转化率为优化目标对发酵过程的多个操作变量同时进行优化,得到各个操作变量的最优控制轨迹.考虑到发酵过程中流加操作的重要性,将流加操作开始和结束的时间作为控制变量进行了优化.与产酸率为优化目标的仿真结果比较表明,该方法使发酵过程转化率有很大提高,且产酸率也接近于后者的最优产酸率.

在线推定和控制葡萄糖浓度改善谷氨酸发酵性能

谷氨酸发酵过程一般需要定时、人工分批式地添加葡萄糖。该流加操作方式会引起发酵罐内葡萄糖浓度的剧烈波动,不利于高效、稳定的谷氨酸生产。谷氨酸发酵具有显著的非增殖耦联特征,产酸期葡萄糖耗量与氨水耗量存在非常明显的关联性。通过在线计量氨水耗量推定糖耗以及葡萄糖浓度,可比较准确地将谷氨酸发酵产酸期的糖浓度控制在预先设定的水平。当糖浓度控制在5g/L^10g/L的低水平时,最终谷氨酸浓度可以达到80g/L的较高水平,高糖浓度下的渗透压效应有望得到缓解,有利于发酵生产的稳定。