分光光度法在诺西肽工业生产中的应用

讨论了微生物测定法和分光光度法两种方法测定诺西肽的含量。结果表明对诺西肽及其在发酵液和预混制剂中的测试，相关性良好，数理统计未见显著性差异。预混制剂中诺西肽含量≤１５０％ 标示量时，其回收率可达９５％ ～１０５％ 。

基于机理知识与最小二乘支持向量机的诺西肽发酵过程混合建模方法

提出了一种综合先验机理知识与最小二乘支持向量机的发酵过程混合建模方法。机理知识由两部分组成,一部分是表示发酵过程的质量平衡方程;另一部分是简单的过程参数估计模型。采用最小二乘支持向量机模型对这种简单估计模型进行校正,弥补它的不精确性。这种混合模型被应用到诺西肽发酵过程中进行生物量浓度、基质浓度与产物浓度的估计中,结果表明加入先验机理知识的混合模型增加了单纯的支持向量机模型的泛化能力。

基于诺西肽分批发酵的过程建模

诺西肽是一种含硫多肽类抗生素,该抗生素能明显促进动物生长,而且在动物体内无残留,是一种优良的非吸收型饲料添加剂。以分批发酵工艺过程为对象,研究了基质浓度、抑制物及菌体自身浓度对菌体生长的影响,建立了诺西肽的菌体生长模型、基质消耗模型、产物生成模型,以及溶解氧与操作变量(搅拌转速和通气量)的关联模型。在所建模型基础上,对诺西肽的分批发酵过程进行了仿真研究,仿真结果与实验结果基本一致。

基于改进多目标差分进化算法的诺西肽发酵过程优化

诺西肽发酵存在着产量较低和生产效率不高的问题,多目标优化是解决此类问题的有效途径.将差分进化算法引入多目标优化,构建了改进的多目标差分进化算法(IDEMO).根据Pareto优劣等级和拥挤距离对种群进行选择操作,并引入自适应变异算子和混沌迁移算子以改善算法性能.在诺西肽分批发酵动力学模型的基础上建立了多目标优化的模型,并利用IDEMO对此优化问题进行了求解,优化结果表明了算法的有效性.

喷雾干燥法制备诺西肽掩味微囊的研究

目的探索喷雾干燥法制备诺西肽微囊的最佳掩味工艺。方法以干粉得率、包封率、掩味效果、吸湿性作为指标,采用正交设计法确定最佳喷雾干燥工艺参数。结果最佳工艺参数为:进风温度185℃,进料速度600mL.h-1,压缩空气压力0.5 mPa。结论该工艺合理,诺西肽微囊质量达到预期要求,产品稳定性好,为工业化生产提供了实验依据。

通过原生质体质粒转化提高Streptomyces actuosus诺西肽产量的研究

研究利用大肠杆菌-链霉菌穿梭质粒pSE34,构建vhb基因的重组质粒pSEVhb,采用原生质体质粒转化法,将携带vhb的重组质粒转入诺西肽产生菌Streptomyces actuosus中,获得重组菌S.actuosus/pSEVhb。通过CO结合试验,证明VHb在重组菌中成功表达。限氧试验表明,重组菌S.ac-tuosus/pSEVhb诺西肽的的产量明显高于出发菌株。传代试验重组菌稳定,适合工业化大生产。

兽用抗生素诺西肽(nosiheptide)的研究进展

诺西肽 (nosiheptide)是我国近年批准使用的兽用抗生素 ,由于其具有显著的抑制革兰氏阳性细菌、促进动物生长、在动物体内无残留等特点 ,因而作为饲料添加剂在畜牧业得到了越来越广泛的应用。文章就其理化性质 ,作用机制 ,生物合成途径 ,生物合成基因克隆 ,菌种选育与发酵工艺研究 ,检测方法 。

诺西肽发酵过程中的分阶段软测量建模

诺西肽发酵过程中关键生化参数难以在线测量,给控制与优化带来困难。针对这一问题,利用软测量技术来实现关键生化参数的在线估计,并提出了一种分阶段软测量建模方法。首先以分阶段的诺西肽发酵过程非结构模型为基础,根据隐函数存在定理进行辅助变量的合理选择;然后利用模糊c均值聚类算法将建模数据按其所属阶段的不同进行分类,并利用神经网络建立发酵阶段在线识别模型和对应于各个阶段的局部软测量模型。实验结果验证了所提方法的有效性。

基于神经网络集成的诺西肽分批发酵过程混合建模

利用机理知识和神经网络集成方法建立诺西肽发酵过程模型。该模型以机理模型为基础，利用神经网络集成方法修正机理模型与过程输出之间的偏差。神经网络集成采用Bagging技术进行重复取样用于个体神经网络的训练，个体网络采用最常用的BP网络，各子网络的权重利用偏最小二乘回归方法确定。将所建模型与机理模型进行比较，结果表明该模型具有更高的精度。

温度对诺西肽发酵过程影响的建模与仿真

研究了温度对诺西肽分批发酵过程的影响．温度对菌体生长率的影响用Arrennius方程表示，对产物生成的影响由实验值拟合得到，对溶解氧的影响通过建立与培养基成分关联的溶解氧模型进行研究，在此基础上对诺西肽原有的恒温恒压分批发酵模型进行了改进，并通过100L发酵罐对改进模型进行了验证．实验结果表明改进模型能很好地符合实验结果．在改进模型基础上进行仿真研究，结果发现：26-32℃范围内，在指数生长期，菌体生长随温度升高而加快，但不同温度下的最终菌体浓度基本不变；在静止期，菌体平均浓度不因温度不同而发生较大变化；产物28℃时生成最多，温度过高或过低均会导致产量降低．

诺西肽生理功能研究及其在水产养殖中的应用

近年来，传统抗生素的负面作用日趋严重，研发新的替代品变得日益紧迫，可喜的是，国内外科技工作者在该领域不断取得了新的研究进展。诺西肽（nosipeptide）就是其中成果之一，亦称为那西肽、诺肽菌素（primofax）与多硫霉素（multhiomycin）等，是上世纪60年代由法国科学家从阿根廷土壤中分离出来的一株放线菌的培养物中分离获得的，与早期报道的Multhiomycin为同一物质，

基于Elman神经网络集成的诺西肽发酵过程建模

针对单神经网络模型外推效果不理想、泛化能力较差的缺点,将神经网络集成用于诺西肽发酵过程的建模.采用Bagging技术进行重复取样用于个体神经网络的训练,结论生成时采用加权平均法,各子网络的权重利用差分进化算法来确定.个体神经网络选用典型的动态神经网络Elman网络,通过对多个Elman神经网络模型的输出进行融合,建立了基于神经网络集成的诺西肽发酵产物浓度模型.最后将所建立的模型与基于单神经网络的模型进行了比较,结果说明该模型具有更高的精度和泛化能力.

基于改进粒子群算法的诺西肽发酵过程优化

在诺西肽补料分批发酵动力学模型的基础上建立了诺西肽发酵过程产量优化模型,根据发酵工艺选取了决策变量,并确定了变量的边界约束范围.针对标准粒子群算法在求解复杂优化问题时易于陷入局部最优的问题,利用混沌序列具有随机性和遍历性的特点,引入混沌迁移算子,提出了一种改进的粒子群算法.利用改进算法对所建立的诺西肽发酵优化模型进行求解,大大提高了最终产物的产量,证明了所提改进粒子群算法的有效性.

基于RBF神经网络的诺西肽发酵过程菌体质量浓度软测量

针对诺西肽发酵过程中菌体质量浓度的估计问题,提出了一种基于RBF神经网络的软测量建模方法.在诺西肽发酵过程非结构模型的基础上,根据隐函数存在定理确定出辅助变量,从而使其选择有严格的理论依据;根据每批样本数据对被预测对象的预估能力,自适应地为各个批次的训练样本分配权值,并进而实施加权RBF神经网络建模.实际应用表明,所提出的软测量建模方法是有效的. Abstract： A RBF neural network based soft sensor method is presented for the estimation of biomass in Nnsiheptide fermentation process. Based on the unstructured model of Nosiheptide fermentation process, the secondary variables are selected according to the implicit function existence theorem, which makes the selection be strict in theory. Each batch training samples are self-adaptively weighted according to their different predicting ability to the predicted object, and then weighted RBF neural network (WRBFNN) is applied to develop the biomass soft sensor modeL The testing result shows that the presented method is effective.

提高诺西肽产量的实验研究

介绍了含硫多肽类抗生素诺西肽（ｎｏｓｉｈｅｐｔｉｄｅ）产生菌Ｓ．ａｃｔｕｏｓｕｓ的诱变谱系及诺西肽发酵条件的研究。经紫外照射处理及自然分离获得的诱变菌株Ｚ＿（１０），其在适当的通气条件下培养，补入１％葡萄糖和２．５‰硫酸钠，诺西肽产量可达１０００μｇ／ｍｌ左右，比野生株原始产量提高１０倍。本研究为诺西肽工业生产奠定了基础。

滑动窗PCA分时段方法在诺西肽发酵过程中的应用

抗生素的发酵过程通常可以划分为几个不同的发酵时期,识别抗生素发酵过程不同发酵时期对补料及不同的控制策略的实施至关重要,而目前划分不同时期的依据一般是根据生产经验来进行判断,从而很大程度地影响产品的产量。本文将滑动窗PCA分时段方法应用于抗生素诺西肽发酵过程阶段的划分。通过分析过程相关性的变化进行子阶段的划分,阶段划分结果与过程知识相一致。这不仅可以估计生产状况,增进对发酵过程的理解,而且可以指导适时地实施各种控制策略,从而提高产品的产量。

诺西肽突变生物合成的研究（Ⅰ）

主要介绍诺西肽（ｎｏｓｉｈｅｐｔｉｄｅ）产生茵活跃链霉菌ＡＴＣＣ２５４２１营养缺陷型的筛选、突变株的耐药性改变及其产生的突变化合物理化性质的初步检测。结果显示在２０００μｇ／ｍｌＮＴＧ浓度下，采用ＰＨ９ＴＭ缓冲液作诱变介质，处理０．５～２小时，营养缺陷型出现率可达０．３２％。经观察２００００个菌落，获氨基酸营养缺陷型４６株，其中有丝氨酸缺陷型２株、苏氨酸缺陷型１株、色氨酸缺陷型１株，它们与诺西肽生物合成有关。这些突变株的耐药性发生了改变，并产生了一些与诺西肽不同的突变化合物，这些化合物将提供有关诺西肽生物合成的信息。

诺西肽产生菌活跃链霉菌的原生质体制备与再生

目的研究诺西肽产生菌活跃链霉菌的原生质体制备与再生的最适条件。方法使用溶菌酶脱去细胞壁制备原生质体,并考察原生质体制备和再生的各种影响因素。结果确定了原生质体制备的条件:一级培养采用种子培养基,培养30 h,转种量的体积分数为5%;二级培养采用R2YE培养基,培养时间为32 h,最适甘氨酸质量浓度为6.0 g.L-1,最佳溶菌酶质量浓度为1.5 g.L-1,酶解时间为60 min,原生质体再生率达到5.3%。结论上述条件为活跃链霉菌原生质体制备与再生的最适条件,该条件的建立为活跃链霉菌原生质体的诱变育种奠定了基础。

诺西肽的薄层色谱测定

采用薄层色谱扫描定量测定诺西肽，检测波长为２６０ｎｍ，线性范围为０～３．０μｇ。该法因灵敏度高、简捷，可用于发酵中间体中诺西肽的含量测定。

三诺西与次氯酸钠预氧化效果对比研究

该文采用一种新型的消毒剂(三诺西)对某水厂原水进行预氧化试验研究,考察了三诺西在预氧化过程中对藻类、叶绿素、细菌等去除效果,并与水厂现有预氧化剂次氯酸钠对比预氧化性能。结果表明,三诺西在水中有效成分衰减缓慢,可以保持水中稳定的残余有效成分浓度,具有持续的氧化能力,对叶绿素a去除效果较好,优于次氯酸钠去除效果,但对藻类和细菌去除效果不及次氯酸钠。