人工神经网络与遗传算法耦合法优化辅酶Q_(10)发酵培养基

为了提高类球红细菌F3-40辅酶Q10的发酵效价,对发酵培养基进行优化。通过单因子优化实验确定培养基中4种重要成分的浓度范围:葡萄糖25～40g/L、味精5～9g/L、硫酸铵3～7g/L、玉米浆粉5～9g/L。在此基础上采用均匀设计实验对4种成分进行组合优化,分别采取二次多项式逐步回归分析法、人工神经网络与遗传算法耦合法对均匀设计实验结果进行优化分析。结果表明,人工神经网络与遗传算法耦合法取得较好的优化效果,显著提高辅酶Q10的发酵水平,最终辅酶Q10的发酵水平达到245mg/L,比二次多项式逐步回归分析优化法(221 mg/L)、单因子优化实验(211 mg/L)、优化前(150 mg/L)分别提高了10.86%,16.11%,63.33%。