關鍵詞：抗腫瘤工程菌 bp人工神經網絡 遺傳算法 微膠囊 

摘要：為了獲得高活力抗腫瘤工程菌Escherichia coli Nissle 1917(EcNA)微膠囊制劑,對EcNA進行發酵培養基優化和微膠囊制劑的制備。首先利用單因素試驗考察甘油、酵母提取物、蛋白胨及玉米漿對EcNA菌體濃度的影響,在以Box-Behnken設計試驗的基礎上,分別建立響應面模型和BP人工神經網絡結合遺傳算法模型優化發酵培養基組分,最后采用擠壓法以海藻酸鈉和殼聚糖為復合壁材,將EcNA包埋在微膠囊中。結果顯示,最佳優化配方為甘油7 g/L,蛋白胨28.75 g/L,酵母提取物86.25 g/L,玉米漿10 g/L,K2HPO4 16.43g/L,KH2PO4 2.3 g/L,發酵液菌體濃度OD600達到12.92,與未優化相比提高了3.86倍。通過正交試驗得到最佳制備條件:海藻酸鈉0.035 g/mL,殼聚糖0.004 g/mL,壁芯比2:2,氯化鈣0.05 g/mL。結果表明,BP人工神經網絡結合遺傳算法在培養基優化中具有顯著的優越性,制成的EcNA微膠囊有良好的耐酸性和腸溶性。

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