紫菜降压肽酶膜耦合反应制备工艺RBF神经网络优化

以条斑紫菜为原料,利用建立的酶膜反应器制备紫菜降压肽,为获得最大蛋白转化率,采用径向基人工神经网络模型(RBF-ANN)对该工艺进行优化,并采用交互验证的方法优化并建立最优模型。通过模型的模拟及优化,得到间歇式酶膜耦合制备紫菜降压肽的最佳工艺条件:底物质量浓度1.0 g/mL、加酶量4%、反应温度50℃、pH值9.0、循环泵转速300 r/min的条件下反应60 min。其蛋白转化率为55.67%,多肽得率为22.27%,单位酶产肽量为13.91,IC50质量浓度为0.492 mg/mL。在优化工艺条件基础上进行连续酶膜耦合研究,结果表明:与传统酶解反应相比,蛋白转化率提高21.98%,多肽得率提高8.79%,单位酶肽产量比间歇反应提高4.7倍。

CPP生产副产物——CNPP酶膜耦合法制备ACE抑制肽研究

采用酶解与膜分离耦合的方法,以酶膜耦合法生产酪蛋白非磷酸肽(CPP)得到的副产物——酪蛋白非磷酸肽(CNPP)为原料制备高活性ACE抑制肽.用Protease N、胰蛋白酶、Fla-vourzyme、AS1398、酸性蛋白酶等几种蛋白酶对经过酶膜耦合制备的酪蛋白非磷酸肽进行二次酶解,同时与1 K膜分离耦合,然后对二次酶膜耦合所得产物的ACE抑制活性进行比较.结果表明,Protease N比其他几种蛋白酶更适合用于酪蛋白非磷酸肽制备高活性的ACE抑制肽,其产物的蛋白质量浓度为1 g/L时的ACE抑制率达到55.60%.

不补料酶膜耦合反应制备牛乳蛋白ACE抑制肽的研究

为了克服传统酶解技术的不足,提高酶解反应效率,采用不补料酶膜耦合反应制备牛乳蛋白ACE抑制肽。考察超滤膜对牛乳蛋白及酶的截留、膜通量及滤出液的ACE抑制率和IC_(50)的影响,确定出超滤膜最佳的截留分子量为5000 u;研究了反应时间、底物浓度、加酶量和循环泵转速对蛋白转化率的影响,确定最优酶解工艺条件:底物浓度7%(W/W)、加酶量2000 U/g、反应时间100 min、循环泵转速100 r/min,该条件下蛋白转化率、单位酶产肽量、ACE抑制率分别达到53.16%、39.59 g肽/g酶、76.81%,与对照组相比蛋白转化率、单位酶产肽量、ACE抑制率分别提高了16.99%、16.61%、18.55%;采用高效凝胶过滤色谱法测定超滤液中ACE抑制肽的分子量分布,发现样品中分子量≤2253 u组分质量分数为94.62%,超滤膜对截留分子量大小控制准确。因此不补料酶膜耦合反应可为酶法制备牛乳蛋白ACE抑制肽提供一种更为高效的方法。

酶膜耦合法制备高聚合度壳寡糖

为了制备高聚合度壳聚糖,本研究通过对比分批酶解法和酶膜耦合法制备所得壳寡糖产物的聚合度差异,探索了利用酶膜耦合技术高效富集制备高聚合度壳寡糖的可行性。研究结果表明,酶膜耦合方法所得壳寡糖产物中DP 4~8壳寡糖的总收率高达78.1%,DP 4~8壳寡糖所占比例分别为16.5%、35.8%、18.9%、7.81%和5.12%。同时,以卷式膜系统代替板式膜系统,通过错流过滤的方式,可以有效降低实验过程中的不可逆膜污染(Rif=1.56×10^6 m^-1),提高了料液底物浓度(30 g/L)。综上所述,本研究建立了一种基于酶膜耦合技术的高聚合度壳寡糖连续制备工艺,为高聚合度壳寡糖的应用和功能研究提供了基础。

梯度稀释补料酶膜耦合反应制备牛奶蛋白ACE抑制肽的研究

随着现代人生活质量的提升，不合理膳食导致国内心血管疾病(尤其是高血压)的发病率逐年升高。经研究发现过多的血管紧张素转化酶(ACE)易引起血压升高[1]。在目前人们发现和分离出的ACE抑制肽活性物质中，乳源ACE有着安全性高、无毒和无副作用等优点，由此引发研究者们的关注[2-3]。该文结合相关文献报道，对牛奶蛋白ACE抑制肽的酶膜耦合技术制备工艺及其优缺点进行简单综述，并对其应用前景进行了展望。

酶解—膜分离耦合连续制备抗氧化性小分子透明质酸

目的:构建一种酶解—膜分离耦合的方法用来提高小分子透明质酸的生产效率。方法:利用酶生物反应罐与平板式聚醚砜超滤膜分离组件组成的连续式酶解—膜分离耦合反应体系。以膜通量、膜污染、透过液透明质酸质量浓度、产率为评价指标,系统地考察各因素对酶膜耦合体系内两种不同相对分子质量透明质酸分离效果的影响,并以产率为指标进一步通过正交试验优化酶膜耦合反应的工艺参数。结果:酶膜耦合反应体系制备小分子透明质酸的最优工艺参数为搅拌速度200 r/min、跨膜压力0.15 mPa、酶解时间4.0 h、加酶量5 g/100 g。该条件下可以快速制备并分离出两种不同相对分子质量(Mr)的小分子透明质酸,实现一步法同时制备Mr在1万~5万的低相对分子质量透明质酸(LMW-HA)和Mr<3 000的透明质酸寡糖(O-HA),且这两种不同相对分子质量透明质酸均具有清除DPPH自由基和羟自由基的能力。结论:酶解—膜分离耦合法可以连续同步生产具有不同相对分子质量和一定抗氧化性的LMW-HA和O-HA。

酶解-膜分离耦合技术制备米糠蛋白活性多肽的研究

为了探索米糠蛋白活性多肽的最佳酶法制备方法,进行了三种酶解-膜分离耦合反应模式制备活性多肽的研究。结果表明,间歇反应条件下蛋白转化率为47.50%,生产效率为1.98g肽/AU酶,均为传统方法的1.27倍;连续补水反应模式蛋白转化率最高,即68.54%,分别是传统方法的1.84倍、间歇反应模式的1.47倍、连续补料反应模式的1.19倍;连续补料反应模式的蛋白转化率为57.61%,是传统制取方法的1.54倍,其生产效率最高,即11.46g肽/AU酶,分别是传统方法的7.37倍、间歇反应模式的5.79倍、连续补水反应模式的2.81倍。上述结果显示,三种酶膜耦合反应模式都能强化反应过程、提高蛋白转化效率和生产效率。就来源广泛的米糠蛋白而言,连续补料酶膜耦合反应模式是一种比较好的多肽制备方法,蛋白转化率和酶利用率均显著提高。

不补料连续酶解-膜分离耦合制备鱼鳞胶原蛋白抗氧化肽的研究

以克服传统酶解技术存在的不足,提高酶解反应效率为目的,研究了鱼鳞胶原蛋白抗氧化肽制备的不补料连续酶解-膜分离耦合反应技术。从实验得到的加酶量、底物浓度和循环泵转速对蛋白转化率的影响规律分析了酶膜耦合反应技术优于传统的酶解技术的原因。通过正交实验,得到最优的酶解工艺条件为:底物浓度4%(W/W)、加酶量1.5%、反应时间30min、反应温度60℃、循环泵转速120r/min和pH9.5,该条件下蛋白转化率高达97.56%。

酶解反应与膜分离耦合连续制备紫菜降血压肽

采用酶解反应与膜分离耦合连续制备紫菜降血压肽。研究反应过程中膜通量、蛋白转化率、截留液蛋白浓度的变化。测定连续补料酶膜耦合反应制备紫菜降血压肽的酶解效果和动力学参数,并与传统酶解反应的酶解效果和动力学参数进行比较。结果证明酶膜耦合反应通过消除产物抑制效应,较好地强化了反应过程;通过产物在线分离,有效地避免多肽的过度降解,有助于产物活性的提高;通过酶的循环利用,显著提高单位酶的产肽量。连续酶膜耦合反应为酶法制备紫菜降血压肽提供一种更有效的方法。

酶解-膜分离耦合制备葵花籽粕抗氧化肽的研究

副产品葵花籽粕富含优质蛋白质,利用葵花籽粕生产蛋白质多肽的研究甚少。为充分利用葵花籽粕中的蛋白质,试验研究了不同超滤膜截留的葵花籽粕蛋白多肽含量及其抗氧化性,并通过试验分析加酶量、酶膜耦合时间、泵转速等因素对葵花籽粕中的抗氧化肽产量及其活性的影响。试验结果表明:选择截留相对分子质量5 k Da的超滤膜进行酶膜耦合,制备葵花籽粕蛋白抗氧化肽,能够富集到抗氧化活性较强也较为纯净的葵花籽粕抗氧化肽,酶解-膜分离耦合试验确定的最佳工艺参数为:加酶量1.0 AU/g,泵转速120 r/min,酶解时间80 min。

分子量均一范围可控的胶原蛋白多肽制备技术

以胶原蛋白的热稳定性为基础,考察了基于多级逆流固液萃取技术的鱼鳞胶原蛋白提取工艺,探讨了酶促反应和膜分离耦合技术用于制备胶原蛋白多肽的可行性。鱼鳞经预处理后置于多级逆流固液萃取连续反应釜,在温度为80℃条件下可连续提取胶原蛋白,该制备工艺具有胶原蛋白随机降解率低、分子量高和节水等优点。在此基础上研究了酶促反应和膜分离耦合技术制备胶原蛋白多肽的工艺,考察了蛋白与酶的比例,切向流速率、温度等操作参数,该制备工艺具有分子量均一和范围可控的优点。将多级逆流固液萃取技术和酶促反应-膜分离耦合工艺集成制备了不同分子量范围的胶原蛋白多肽。

The Neural Network Model for Backflushing in Enzymatic Membrane Reactor

In the enzymatic membrane reactor for separating casein hydrolysate, backflushing technology has been used to decrease the fouling of the membrane. Predication of the backflushing efficiency poses a complex non-linear problem as the system integrates enzymatic hydrolysis, membrane separation and periodic backflushing together. In this paper an alternative artificial neural network approach is developed to predict the backflushing efficiency as a function of duration and interval. A contour plot of backflushing performance is presented to model these effects, and the backflushing conditions have been optimized as duration of 10 s and interval of 10 min using this neural network. Also, simple neural networks are established to predict the time evolution of flux before and after backflushing. The results predicted by the models are in good agreement with the experimental data, and the average deviations for all the cases are well within ±5%. The neural network approach is found to be capable of modeling the backflushing with confidence.