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《吉林大学》 2019年
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利用近红外光谱技术监测L-异亮氨酸发酵过程

王森  
【摘要】:在利用黄色短杆菌(Brevibacterium flavum KM011)进行L-异亮氨酸发酵过程中,实时了解菌体浓度、葡萄糖浓度及主副产物积累的信息,对于整个发酵过程控制具有及其重要的意义,这不仅可以使碳骨架最大限度的流向目标产物,而且还能提高发酵装置的利用率,进而节约成本,提高糖酸转化率。目前,发酵液成分检测,仍以传统化学分析方法为主导,该法前处理过程复杂、耗时长、成本高、存在试剂损耗,同时需要专用的仪器设备,限制了检测效率。与常规方法相比,近红外光谱法具有检测速度快、无需样品预处理及成本低等优点,是一种绿色环保的测试方式。本文采取近红外光谱分析技术,并结合化学计量学方法,开展了L-异亮氨酸发酵过程中五种氨基酸的定量研究,并为改善目前氨基酸发酵数据的利用情况,建立了氨基酸发酵数据管理系统。主要研究内容和结论如下;(1)在L-异亮氨酸发酵过程中收集105个发酵液样品,采用高效液相法分别测定其L-异亮氨酸、L-丙氨酸、L-谷氨酸、L-亮氨酸和L-苏氨酸等五种氨基酸的含量。使用Thermo AntarisⅡ近红外扫描仪采集发酵液样品透射光谱和反射光谱。通过单因素方差分析,确定了不同采集形式下近红外光谱仪器最佳检测参数,液体透射采集仪器的最佳参数为扫描次数32次,分辨率16 cm~(-1)。悬浊液反射扫描仪器的最佳参数为描次数32次,分辨率8 cm~(-1)。(2)在上述最佳仪器参数下采集105个发酵液样品的透射光谱,采用多种不同光谱预处理方法对光谱数据进行处理,根据波峰波谷位置选择最佳波段,结合化学计量学方法建立五种氨基酸光谱校正模型,结果表明不同的光谱预处理方法对提取氨基酸有效光谱信息的作用有所差异,但建立五种结构不同的氨基酸的最佳预测模型选取的波段均为5400-6300 cm~(-1)+7300-10000 cm~(-1),L-异亮氨酸、L-丙氨酸、L-谷氨酸、L-苏氨酸和L-亮氨酸校正集相关系数(R_c)分别为0.981、0.909、0.927、0.957和0.649,校正集相对分析误差(RPD)分别为7.3、2.9、3.1、3.6和1.6。经外部验证,预测集相关系数(R_p)分别为0.997、0.925、0.967、0.977和0.10,预测集相对分析误差(RPD)为4.7、2.6、2.5、3.3、1.1。说明L-异亮氨酸、L-丙氨酸、L-谷氨酸、L-苏氨酸光谱预测模型具有较好的预测效果,而L-亮氨酸模型基本没有预测能力。(3)在上述最佳仪器参数下采集105个发酵液样品的透射光谱,使用SPSS软件计算不同光谱预处理下光谱吸收度与各产物浓度之间相关性,根据相关系数的大小,选取最佳波段。结合偏最小二乘法建立五种氨基酸的反射光谱预测模型,L-异亮氨酸、L-丙氨酸、L-谷氨酸、L-苏氨酸和L-亮氨酸校正集相关系数(R_c)分别为0.987、0.981、0.986、0.992和0.968,校正集相对分析误差(RPD)分别为7.8、6.8、6.3、6.4和5.0。经外部验证,验证集的相关系数R_p0.98,RPD3,与校正模型基本一致。相比于液体透射采集所建光谱预测模型,反射采集光谱所建模型精度有大幅度提高。(4)考虑到目前氨基酸发酵数据的利用情况,建立了氨基酸发酵数据管理系统。采用B/S浏览器模式构建系统框架,根据需要使数据库管理系统具有数据的存储、搜索、下载及可视化显示等功能,并将这些功能进行展示。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:O657.33;TQ922

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