关键词：抗肿瘤工程菌 bp人工神经网络 遗传算法 微胶囊 

摘要：为了获得高活力抗肿瘤工程菌Escherichia coli Nissle 1917(EcNA)微胶囊制剂,对EcNA进行发酵培养基优化和微胶囊制剂的制备。首先利用单因素试验考察甘油、酵母提取物、蛋白胨及玉米浆对EcNA菌体浓度的影响,在以Box-Behnken设计试验的基础上,分别建立响应面模型和BP人工神经网络结合遗传算法模型优化发酵培养基组分,最后采用挤压法以海藻酸钠和壳聚糖为复合壁材,将EcNA包埋在微胶囊中。结果显示,最佳优化配方为甘油7 g/L,蛋白胨28.75 g/L,酵母提取物86.25 g/L,玉米浆10 g/L,K2HPO4 16.43g/L,KH2PO4 2.3 g/L,发酵液菌体浓度OD600达到12.92,与未优化相比提高了3.86倍。通过正交试验得到最佳制备条件:海藻酸钠0.035 g/mL,壳聚糖0.004 g/mL,壁芯比2:2,氯化钙0.05 g/mL。结果表明,BP人工神经网络结合遗传算法在培养基优化中具有显著的优越性,制成的EcNA微胶囊有良好的耐酸性和肠溶性。

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