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。

The Neural Network Model for Backflushing in Enzymatic Membrane Reactor

在为分开 caseinhydrolysate 的酶的膜反应堆， backflushing 技术被用来犯规 backflushing 效率姿势的 themembrane.Predication 减少系统一起集成酶的水解作用，膜分离和周期的 backflushing 的一个复杂非线性的问题。当持续时间和 backflushing 性能的 interval.A 等值线图表的一个函数被介绍为这些效果建模，在这篇论文，一条其他的人工的神经网络途径被开发预言 backflushing 效率，并且 backflushing 条件用这个神经网络作为持续时间 of10s 和 10 min 的间隔被优化了。另外，简单神经网络被建立在 backflushing 前后预言流动的时间进化。模型预言的结果在对试验数据的好同意，并且为所有盒子的平均偏差在神经网络途径被发现能够与信心为 backflushing 建模的 +-5%.The 以内好。

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。