复合解淀粉芽孢杆菌培养基优化及抑菌活性的预测
为了获取高活性的抑菌制剂,运用响应面法优化共培养的解淀粉芽孢杆菌 Q-426和解淀粉芽孢杆菌 Q-12的培养基,确定了优化培养基组成为(g/L):MgSO4?7H2O 0.91、柠檬酸钠3.31、酵母粉16.10、氯化铵2.0、K2HPO41.5及KH2PO40.6,优化后抑菌圈直径由27 mm提高到31 mm。再以培养基组成作为输入数据,将抑菌圈直径作为输出数据,建立了基于BP神经网络和自适应神经网络的训练模型,通过比较训练结果的均方误差和平均相对误差,表明自适应神经网络的训练效果优于 BP 神经网络的训练效果,故选用自适应神经网络对抑菌圈直径进行预测。结果表明,采用自适应神经网络训练与测试的平均相对误差分别为0.0911%和0.3475%,说明基于自适应神经网络的抑菌圈直径的预测模型是可行的。
解淀粉芽孢杆菌Q-426与解淀粉芽孢杆菌Q-12、共培养、培养基优化、自适应神经网络、抑菌活性预测
Q815;TP399(生物工程学(生物技术))
国家大学生创新创业训练计划国家级创新项目G2013037;中央高校自主科研基金项目DC13010205;大连民族学院“太阳鸟”学生科研资助项目
2015-04-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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