利用近红外光谱技术监测L-异亮氨酸发酵过程

发布时间：2023-05-14 00:35

　　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...

【文章页数】：104 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 引言
    1.2 L-异亮氨酸的理化性质
    1.3 L-异亮氨酸的作用与用途
        1.3.1 食品领域
        1.3.2 药品领域
        1.3.3 饲料领域
    1.4 L-异亮氨酸的生产方法
    1.5 氨基酸的测定
    1.6 近红外光谱技术
        1.6.1 近红外光谱技术概述
        1.6.2 近红外光谱分析技术在发酵领域的应用
            1.6.2.1 固体发酵的监测
            1.6.2.2 液态发酵的监测
        1.6.3 近红外光谱技术在发酵过程监测的优缺点
    1.7 氨基酸发酵数据库的研究进展
    1.8 立题背景和主要研究内容
        1.8.1 立题背景
        1.8.2 主要研究内容
第2章 L-异亮氨酸发酵液光谱信息采集及主副产物的测定
    2.1 引言
    2.2 实验材料
        2.2.1 菌种
        2.2.2 软件介绍
        2.2.3 实验仪器
        2.2.4 实验试剂
        2.2.5 培养基
            2.2.5.1 活化斜面培养基
            2.2.5.2 保藏培养基
            2.2.5.3 种子培养基
            2.2.5.4 发酵培养基
            2.2.5.5 高效液相色谱法柱前衍生相关溶液配制
    2.3 实验方法
        2.3.1 培养方法
            2.3.1.1 菌种活化
            2.3.1.2 种子培养
            2.3.1.3 发酵培养
        2.3.2 样品采集
        2.3.3 氨基酸的高效液相色谱(HPLC)测定
        2.3.4 光谱信息采集
    2.4 结果与讨论
        2.4.1 分辨率对近红外光谱的影响
        2.4.2 扫描次数对近红外光谱的影响
    2.5 本章小结
第3章 L-异亮氨酸液体透射光谱预测模型建立
    3.1 引言
    3.2 定量分析方法与原理
        3.2.1 光谱数据预处理
            3.2.1.1 奇异光谱的去除
            3.2.1.2 导数处理
            3.2.1.3 平滑处理
            3.2.1.4 多元散射校正
            3.2.1.5 标准正态变量变换
        3.2.2 定量分析方法
        3.2.3 模型评价指标
    3.3 液体透射模型的建立
        3.3.1 样品集的划分
        3.3.2 不同光谱预处理下液体透射光谱图
        3.3.3 波长范围选择
        3.3.4 最佳因子数的确定
        3.3.5 校正模型的建立
    3.4 模型的验证
    3.5 本章小结
第4章 基于悬浊液反射光谱L-异亮氨酸发酵液各成分预测模型的建立
    4.1 引言
    4.2 光谱预处理
    4.3 波长范围的选取
    4.4 校正模型的建立
        4.4.1 样品的划分
        4.4.2 L-丙氨酸校正模型
        4.4.3 L-谷氨酸校正模型
        4.4.4 L-亮氨酸校正模型
        4.4.5 L-苏氨酸校正模型的建立
        4.4.6 L-异亮氨酸校正模型
    4.5 模型的验证
    4.6 本章小结
第5章 氨基酸发酵基础数据库的构建
    5.1 引言
    5.2 开发环境介绍
        5.2.1 开发平台PhpStorm
        5.2.2 关系数据库MySQL
    5.3 需求分析设计
        5.3.1 可行性分析
        5.3.2 系统功能需求分析
    5.4 氨基酸发酵数据采集
        5.4.1 发酵工艺参数采集
        5.4.2 发酵液检测数据采集
        5.4.3 光谱数据采集
    5.5 系统总体设计
        5.5.1 系统结构
        5.5.2 数据库设计
    5.6 数据库字段表
    5.7 系统实现
        5.7.1 系统环境设计
        5.7.2 系统登录及首页
        5.7.3 系统功能介绍
    5.8 本章小结
第6章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
附录
导师及作者简介
攻读硕士学位期间所取得的科研成果
致谢



本文编号：3816839