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中国精品科技期刊2020

暹罗芽孢杆菌LW-1产γ-聚谷氨酸发酵培养基的优化

蔡亚慧, 王青, 王文玉, 皇高峰, 张继冉, 徐淑霞, 张世敏, 吴坤

蔡亚慧,王青,王文玉,等. 暹罗芽孢杆菌LW-1产γ-聚谷氨酸发酵培养基的优化[J]. 食品工业科技,2021,42(16):163−170. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2020110269.
引用本文: 蔡亚慧,王青,王文玉,等. 暹罗芽孢杆菌LW-1产γ-聚谷氨酸发酵培养基的优化[J]. 食品工业科技,2021,42(16):163−170. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2020110269.
CAI Yahui, WANG Qing, WANG Wenyu, et al. Optimization of Fermentation Medium for γ-Polyglutamic Acid Production by Bacillus siamese LW-1 [J]. Science and Technology of Food Industry, 2021, 42(16): 163−170. (in Chinese with English abstract). doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2020110269.
Citation: CAI Yahui, WANG Qing, WANG Wenyu, et al. Optimization of Fermentation Medium for γ-Polyglutamic Acid Production by Bacillus siamese LW-1 [J]. Science and Technology of Food Industry, 2021, 42(16): 163−170. (in Chinese with English abstract). doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2020110269.

暹罗芽孢杆菌LW-1产γ-聚谷氨酸发酵培养基的优化

基金项目: 河南省高等学校重点科研项目(19A180017)
详细信息
    作者简介:

    蔡亚慧(1991−),女,硕士研究生,研究方向:发酵工程,E-mail:18339981629@163.com

    通讯作者:

    吴坤(1963−),男,博士,教授,研究方向:环境微生物,E-mail:wukun63@126.com

  • 中图分类号: TS201.1

Optimization of Fermentation Medium for γ-Polyglutamic Acid Production by Bacillus siamese LW-1

  • 摘要: 为提高暹罗芽孢杆菌LW-1(Bacillus Siamese LW-1)的γ-聚谷氨酸(γ-PGA)产量,基于单因素实验的结果,利用Plackett-Burman以及最陡爬坡实验确定响应面的最佳区域,设计一个三因素三水平的Box-Behnken实验来得到暹罗芽孢杆菌LW-1的最适培养基配方。结果表明,暹罗芽孢杆菌LW-1的最佳培养基配方为:谷氨酸钠86.71 g/L,柠檬酸钠17.94 g/L,MgSO4·7H2O 2.11 g/L,甘油25 g/L,KH2PO4 1.4 g/L,(NH4)2SO4 14 g/L,MnSO4 0.075 g/L,CaCl2 0.1 g/L,FeCl3·6H2O 0.04 g/L,在该培养基中γ-PGA产量达到44.78 g/L,与理论预测的最大值45.91 g/L非常接近,比未优化时(23.26 g/L)的γ-PGA产量提高了1.93倍。
    Abstract: In order to increase the production of γ-polyglutamic acid (γ-PGA) from Bacillus siamese LW-1, three significant factors affecting yield of γ-PGA from the initial fermentation medium components were screened through the Plackett-Burman(PB) and the steepest climbing experiment based on the single-factor experiment to determine the optimal area of the response surface; the optimal medium components of Bacillus siamese LW-1 were obtained by using a three-factor and three-level Box-Behnken experiment. The optimal medium components for Bacillus siamese LW-1 producing γ-PGA were: sodium glutamate 86.71 g/L, sodium citrate 17.94 g/L, MgSO4·7H2O 2.11 g/L, glycerol 25 g/L, KH2PO4 1.4 g/L, (NH4)2SO4 14 g/L, MnSO4 0.075 g/L, CaCl2 0.1 g/L, FeCl3·6H2O 0.04 g/L. Under this optimum condition, the yield of γ-PGA was 44.78 g/L which was 1.93 times that of before optimization(23.26 g/L ), and it was very close to the maximum value 45.91 g/L predicted by the theory.
  • γ-聚谷氨酸(γ-polyglutamic acid,γ-PGA)是由D-谷氨酸、L-谷氨酸单体通过γ-羧基与α-氨基间的γ-酰胺键聚合而成的一种天然同聚物,它的分子量为1~200万[1]γ-PGA的结构特点使它具有可在水中溶解、可生物降解[2]、可吸附重金属离子及对环境友好的性[3]质,因此在日化、食品、医药、环保、农业等领域中被广泛应用[4-6]

    目前,γ-PGA的生产以微生物发酵法为主,因其相对于化学合成法和提取法,具有周期短、生产条件简单等优点,但由于微生物发酵的产出率不高,这限制了γ-PGA的大规模使用[7-8]。现阶段主要通过基因工程的手段改造菌株和优化发酵培养基条件来提高γ-PGA的产量,但因调控γ-PGA代谢的基因众多,单个基因的敲除、敲入或过度表达时细胞内的代谢易造成紊乱[9-11];而培养基成分、前体和培养条件明显影响γ-PGA的产量,尤其是γ-PGA的产量和性质都受到培养基成分的直接影响;因此优化菌种发酵γ-PGA时的培养基是提高工业发酵中γ-PGA产量的重要手段[12-13] ;王德新、Kongklom、张超及张慧丽等人对Bacillus subtilis、Bacillus licheniformis的发酵培养基成分进行优化,使γ-PGA的产量得到大幅度的提高,甚至达到36.5 g/L[14-17] 。应用γ-PGA发酵培养基发酵的微生物多为枯草芽孢杆菌(Bacillus suhtilis)、解淀粉芽孢杆菌(Bacillus amyloliquefaciens)、地衣芽孢杆菌(Bacillus licheniformis[18],而关于暹罗芽孢杆菌(Bacillus siamese)发酵生产γ-PGA的文章目前较少。王德新等分别通过优化培养条件和分批补料发酵的方法使Bacillus siamensis SB1001和Bacillus siamensis IR10发酵γ-PGA的产量分别达到了25.22 g/L和(41.40±2.01)g/L[19-20]

    本实验室前期从污水中分离筛选得到一株γ-PGA的高产菌株,鉴定后将其命名为暹罗芽孢杆菌LW-1菌株,本实验用响应面法系统的对暹罗芽孢杆菌产γ-PGA的发酵培养基成分进行优化,进一步提高γ-PGA产量,为该菌株的工厂发酵及γ-PGA的大规模应用奠定基础。

    暹罗芽孢杆菌(Bacillus siamese)LW-1 由本实验室选育、保藏;MgSO4·7H2O、CaCl2、KH2PO4·3H2O、NaCl、FeCl3·6H2O、蔗糖、甘油、葡萄糖、麦芽糖、HCl、氯化铵、尿素、MnSO4、淀粉、牛肉膏、无水乙醇、蛋白胨、玉米芯 国药集团化学试剂有限公司;谷氨酸标品 Alfa Aesar(中国)公司;胰蛋白胨粉、酵母浸粉、琼脂粉 英国Oxoid公司;谷氨酸钠 河南莲花味精股份有限公司。

    MQL-61R立式全温振荡培养箱 上海宜电科学仪器有限公司;DH-500A电加热恒温培养箱 北京中兴伟业仪器有限公司;2695XE高效液相色谱仪 美国Waters公司;SJ-CJ-2FD双人单面清洁工作台 苏杰集团有限公司;YXQ-LS-50SII立式压力蒸汽灭菌器 上海工业医疗设备厂;101-2A电加热鼓风干燥箱 天津市泰西仪器有限公司。

    种子培养基(g/L):酵母粉5,胰蛋白胨10,氯化钠10;基础发酵培养基(g/L):谷氨酸钠40,柠檬酸钠12,MgSO4·7H2O 0.5,甘油30,(NH4)2SO4 9,KH2PO4 0.5,FeCl3·6H2O 0.06,MnSO4 0.1, CaCl2 0.15,上述培养基在pH7.5,121 ℃,0.1 MPa条件下灭菌20 min[21]

    甘油管中保藏的菌种接到种子培养基(10 mL/50 mL三角瓶)中,接种量为2%,在培养温度为37 ℃的,转速为180 r/min条件下激活并培养12 h;然后按相同的接种量将活化菌株接种到种子培养基(50 mL/250 mL)中,在相同的条件下扩增培养12 h[20]

    把种子液接种到基础发酵培养基(60 mL /250 mL三角瓶)中,接种量为2%,在37 ℃的培养温度,210 r/min的转速下摇瓶发酵48 h。

    葡萄糖、麦芽糖、淀粉、甘油和蔗糖分别被用作初始发酵培养基中的碳源,在2%接种量下发酵48 h。测定γ-PGA产量,确定最佳碳源,然后对最佳碳源的浓度(10、30、50、70、90、110、130 g/L)进行考察;在最适碳源条件下,以氯化铵、尿素、牛肉膏、硫酸铵、蛋白胨、玉米芯、酵母粉分别作为氮源,确定最佳氮源;然后对最佳氮源的浓度(3、5、7、9、11、13、15 g/L)进行考察;在最适碳氮源条件下对谷氨酸钠的浓度(0、10、20、30、40、50、60、70 g/L)进行优化;在上述最适条件下对柠檬酸钠的浓度(4、6、8、10、12 g/L)进行优化;接着分别对磷酸二氢钾浓度(0、0.5、1.0、1.5、2.0、2.5 g/L)、硫酸镁浓度(0、0.4、0.8、1.2、1.6、2.0 g/L)、硫酸锰浓度(0、0.05、0.10、0.15、0.20、0.25 g/L)、氯化钙浓度(0、0.075、0.150、0.225、0.300 g/L)和三氯化铁浓度(0、0.02、0.04、0.06、0.08、0.10 g/L)进行优化。

    基于前期单因素实验的结果,以γ-PGA(g/L)产量为响应值,考察发酵培养基中的九个组分对γ-PGA产量的影响。利用软件Design-Expert 10.0设计试验,每个因素选取高低(+1,−1)两种水平,各因素水平见表1

    表  1  Plackett-Burman试验的因素与水平
    Table  1.  Factors and levels of Plackett-Burman design
    因素水平
    −11
    A谷氨酸钠(g/L)6070
    B柠檬酸钠(g/L)1015
    C甘油(g/L)2540
    D硫酸铵(g/L)1214
    E磷酸二氢钾(g/L)0.81.4
    F硫酸镁(g/L)1.01.4
    G硫酸锰(g/L)0.0750.125
    H氯化钙(g/L)0.100.16
    I三氯化铁(g/L)0.040.07
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    主效应基于PBD的结果,系数估计值为正的因子选高值,系数估计值为负的因子选低值[22];响应面分析的中心点为γ-PGA产量(g/L)最高的组。

    使用响应面方法进一步优化PBD确定的三个最值得注意的因素,其他因子的浓度与单因素实验的结果一致。利用软件Design-Expert 10.0设计三因素三水平的响应面试验,总共由17个实验组成,包括有5个中心点。自变量为谷氨酸钠、柠檬酸钠和硫酸镁,响应值为γ-PGA(g/L)产量,实验因素的水平见表2

    表  2  Box-Behnken实验因素水平
    Table  2.  Factors and levels of Box-Behnken design
    因素
    变量编号
    水平
    −10+1
    谷氨酸钠(g/L)X1768492
    柠檬酸钠(g/L)X2171819
    MgSO4 (g/L)X31.92.12.3
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    把摇瓶里发酵液的pH调至3左右,8000 r/min离心30 min,收集上清液将其调回原pH;取适量的上清液,加入4倍体积的无水乙醇并混匀,在4 ℃下静置过夜(12 h);6000 r/min离心15 min,得到沉淀,加入适量的超纯水使沉淀复溶,透析脱盐后,置于−80 ℃下冷冻干燥,最后对提取物称重即得γ-PGA的产量[21]

    使用Microsoft Excel 2016和SPSS 20.0来处理分析试验数据,利用Design-Expert 10处理PB实验和Box-Behnken实验的结果绘制出相关图表,并使用Origin·Pro 9.0进行制图。

    微生物自身的生长及产物的积累与培养基中碳源的种类与浓度密切相关,因此合适的碳源对于γ-PGA的积累起着正向作用[23]。在初始发酵培养基的基础上,比较不同种类的碳源对暹罗芽孢杆菌LW-1发酵生产γ-PGA的影响,结果如图1所示,从图中可知,当甘油作为碳源时,γ-PGA产量最高为24.52 g/L,和其它碳源相比存在显著性差异(P<0.05)。

    图  1  不同碳源对γ-PGA产量的影响
    注:不同的小写字母表示数据有显著差异(P<0.05);图2~图7同。
    Figure  1.  Effects of carbon sources on the yield of γ-PGA

    对甘油的最适浓度进行研究,结果如图2所示,甘油浓度小于30 g/L时,随着甘油浓度的升高,γ-PGA的产量增加,甘油浓度处于30 g/L时,γ-PGA产量最高为24.82 g/L,而后随着甘油浓度的增加,γ-PGA的产量降低;这可能是高浓度的碳源导致了发酵液的渗透压上升,从而抑制了菌体的生长与代谢,进而抑制了γ-PGA的合成[24]。因此选取浓度为30 g/L的甘油作为碳源。

    图  2  甘油浓度对γ-PGA产量的影响
    Figure  2.  Effects of glycerol concentration on the yield of γ-PGA

    在最适碳源的条件下,比较不同种类的氮源对γ-PGA产量的影响,结果如图3所示,从图中可知,当无机类的氮作为氮源时,如:(NH42SO4、尿素,γ-PGA产量显著高于有机类的氮(牛肉膏、酵母粉、蛋白胨)作为氮源时的产量(P<0.05),这与Wan-Tack Ju研究的B. subtilis MJ80的结果相似,表明暹罗芽孢杆菌LW-1利用无机氮源的能力强,可能因无机氮源的结构简单更易被菌体利用[25];当(NH42SO4作为氮源时,γ-PGA的产量达到最高为24.53 g/L。

    图  3  不同氮源对γ-PGA产量的影响
    Figure  3.  Effects of different nitrogen sources on the yield of γ-PGA

    (NH4)2SO4的浓度对暹罗芽孢杆菌合成γ-PGA时的影响,结果如图4所示,从图中可知:γ-PGA的产量随(NH4)2SO4浓度的增加而增加,(NH4)2SO4浓度为13 g/L时,γ-PGA的产量最大为26.10 g/L,此后γ-PGA的产量变化不大;可能由于在发酵初期,菌体浓度较大,氮源浓度加大时,菌体与氮源接触较充分,发酵反应比较充分,但随着反应的进行,菌体进入衰亡期,即使增加(NH4)2SO4,发酵反应程度也会降低[26],因此选取13 g/L的(NH4)2SO4较为合适。

    图  4  (NH4)2SO4浓度对γ-PGA产量的影响
    Figure  4.  Effects of (NH4)2SO4 concentration on the yield of γ-PGA

    因大多数产γ-PGA的菌株为谷氨酸依赖型菌株,谷氨酸钠的浓度对γ-PGA产量有着重要的作用[21]。从图5可以看出,谷氨酸钠的浓度在10~60 g/L时,γ-PGA的产量随着谷氨酸钠含量的增加而增大,谷氨酸钠的浓度为60 g/L时,γ-PGA的产量最大为30.42 g/L,此后γ-PGA的产量开始降低,这说明谷氨酸钠的浓度过高时不利于γ-PGA的合成;可能由于谷氨酸钠与γ-PGA的结构类似,当浓度过高时会对γ-PGA合成酶系产生反馈阻遏,从而抑制了γ-PGA的合成[27]

    图  5  谷氨酸钠浓度对γ-PGA产量的影响
    Figure  5.  Effects of sodium glutamate concentration on the yield of γ-PGA

    谷氨酸依赖型菌株一般为多碳源形式[28],因此研究柠檬酸钠的浓度对暹罗芽孢杆菌LW-1合成γ-PGA时的影响,从图6可以看出,当柠檬酸钠的浓度小于10 g/L时,随着柠檬酸钠浓度的增加,γ-PGA的产量增大,柠檬酸钠浓度为10 g/L时,γ-PGA的产量达到最大为31.61 g/L,此后γ-PGA的产量开始降低,因此确定柠檬酸钠的最适浓度为10 g/L。

    图  6  柠檬酸钠的浓度对γ-PGA产量的影响
    Figure  6.  Effects of concentration of sodium citrate on the yield of γ-PGA

    无机盐离子和微生物的生命活动相关,任何生命活动的进行都离不开无机盐离子,同样无机盐离子的浓度影响着γ-PGA的合成[29]。进一步优化基础培养基中无机盐离子的浓度,优化结果见图7A~图7E。从图中可知,无机盐离子总体对γ-PGA产量影响的大致趋势为γ-PGA的产量随着无机盐离子浓度的增加先升高后降低,最适浓度分别为:MgSO4 1.2 g/L、KH2PO4 1.0 g/L、CaCl2 0.075 g/L、FeCl3 0.06 g/L、MnSO4 0.1 g/L。

    图  7  无机盐离子浓度对γ-PGA产量的影响
    Figure  7.  Effects of inorganic salt concentration on the yield of γ-PGA

    基于单因素实验的结果,采用Plackett-Burman设计(N=9)进行试验,响应值为γ-PGA的产量(g/L)。PB实验设计及响应值见表3(每组试验有3个重复,取平均值)。试验水平、各因素的显著性方差分析及效果分析见表4。该试验模型P=0.0044<0.01,这说明该试验模型影响极显著,决定系数R2=0.9990;校正系数R2Adj=0.9946,这表明该模型对于实验的重复是高度可靠的,各因素水平的设计较合理。谷氨酸钠(A)和柠檬酸钠(B)的P值分别为0.0006、0.0053(<0.01),说明它们对γ-PGA产量的影响极显著;硫酸镁(F)的P值为0.0210(<0.05),说明它对γ-PGA产量有显著影响。此外谷氨酸钠、柠檬酸钠和硫酸镁的估计值均为正值,说明它们对γ-PGA产量为显著的正效应,且影响顺序为谷氨酸钠>柠檬酸钠>硫酸镁。因此选取谷氨酸钠、柠檬酸钠、硫酸镁进行下一步实验。

    表  3  Plackett-Burman 试验设计及结果
    Table  3.  Design and results of Plackett-Burman experiments
    序号ABC D E F G H Jγ-PGA(g/L)
    1 1 −1 −1 −1 1 −1 1 1 −1 26.98±0.89
    21 1−11 11−1−1 −130.16±0.59
    31−111 1−1−1−1 126.08±1.82
    41−111−11 1 1−127.08±1.22
    5111−1−1−1 1−1 128.37±1.45
    6−1−1−11−11 1−1 119.94±1.17
    7−11−11 1−1 1 1 121.69±0.58
    8−1−1−1−1−1−1−1−1−119.14±1.05
    9−1−11−1 11−1 1 120.64±1.86
    10−111−1 11 1−1−123.46±1.60
    1111−1−1−11−1 1 128.64±1.44
    12−1111−1−1−1 1−121.01±1.07
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    表  4  Plackett-Burman实验水平及效果分析
    Table  4.  Plackett-Burman experimental level and effect analysis
    来源
    系数估计
    P
    影响顺序
    模型30.540.0044
    A4.32 0.0006**1
    B1.4 0.0053**2
    C9.167E-0030.93699
    D−0.130.32547
    E0.50 0.0389*4
    F0.70 0.0210*3
    G0.190.19876
    H−0.120.37048
    J−0.260.13005
    注:R2=0.9990;RAdj2=0.9946;**表示极显著(P<0.01);*表示显著(P<0.05)。
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    基于Plackett-Burman实验的结果分析,选取谷氨酸钠、柠檬酸钠、硫酸镁这三个因素进行最陡爬坡试验,由于谷氨酸钠、柠檬酸钠、硫酸镁均对γ-PGA的合成起积极作用,因此取高水平,爬坡试验设计及结果见表5。从表中可看出,第八组实验γ-PGA的产量达到最高为45.71 g/L,因此将第八组每个因子的水平作为响应面实验的中心点,即谷氨酸钠84 g/L,柠檬酸钠18 g/L,硫酸镁2.1 g/L。

    表  5  最陡爬坡实验设计及结果
    Table  5.  Steep climbing experimental design and results
    序号谷氨酸钠(g/L)柠檬酸钠(g/L)硫酸镁(g/L)γ-PGA(g/L)
    17014.51.430.82±0.52
    272151.533.23±1.86
    37415.51.635.69±2.70
    476161.739.09±0.62
    57816.51.842.10±1.98
    680171.943.66±2.12
    78217.52.043.27±2.85
    884182.145.71±0.44
    98618.52.242.56±0.27
    1092192.337.49±0.34
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    以谷氨酸钠、柠檬酸钠、硫酸镁这三个因素的浓度为自变量,γ-PGA产量(g/L)为响应值,以最陡爬坡实验的结果为依据设计一个三因素三水平的Box-Behnken实验,实验设计和结果见表6,回归模型系数的显著性结果见表7。根据表6结果,运用Design-Expert 10.0软件对其进行二次回归分析,可得到的拟合回归方程为:γ-PGA产量(g/L)= −842.43099+4.62321X1+69.2414X2+63.00469X3+0.022478X1X2+0.40344X1X3−0.4015X2X3−0.033888X12−1.96048X22−21.5451X32

    表  6  Box-Behnken 实验设计及结果
    Table  6.  Design and results of Box-Behnken experiments
    序号X1X2X3γ-PGA的产量(g/L)
    184172.343.13±0.89
    284182.144.52±1.25
    384192.341.07±0.78
    492182.344.40±1.12
    584171.943.58±1.35
    692181.943.15±0.56
    792192.142.98±1.03
    884182.145.08±0.68
    976192.139.96±0.79
    1084191.941.84±0.34
    1184182.145.91±1.25
    1284182.145.12±1.46
    1384182.145.50±1.69
    1476172.139.58±0.32
    1576181.941.29±0.45
    1676182.339.95±0.23
    1792172.141.88±1.45
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    表  7  Box-Behnken 结果的统计分析
    Table  7.  Statistical analysis of Box-Behnken design experiments
    来源平方和自由度均方和FP
    模型62.6796.9610.07 0.0030**
    X116.93116.9324.48 0.0017**
    X20.6810.680.980.3556
    X30.2210.220.310.5931
    X1X20.1310.130.190.6784
    X1X31.6711.672.410.1645
    X2X30.02610.0260.0370.8524
    X1X119.81119.8128.63 0.0011**
    X2X216.18116.1823.40 0.0019**
    X3X33.1313.134.520.0711
    失拟项3.7631.254.660.0857
    注:R2=0.9283;R Adj.2=0.8361;失拟项P=0.0857;**表示极显著(P<0.01)。
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    表7可知,这个回归模型的P值为0.003(<0.01),模型的失拟项P=0.0857(>0.05),表明该模型的误差小、可信性高、数据拟合度较好;模型的决定系数R2=0.9283和校正系数R2Adj=0.8361,表明该模型的预测值与实际值吻合度较高,且83.61%的暹罗芽孢杆菌发酵产γ-PGA的模型可用该模型来解释;因此该模型可用来分析及预测暹罗芽孢杆菌产γ-PGA的最大值;此外该模型的一次项X1和二次项X12、X22都极显著(P<0.01),表明各因素间对γ-PGA的影响并不是简单的线性关系。

    借助Design-Expert 10.0软件绘制出相应的响应曲面图与等高线图(图8~图10),两因素间交互作用的情况可用等高线图直观地表现出,等高线之间的轮廓越接近圆形,表明两因素间的相互作用越不明显,轮廓越接近椭圆形,表明两因素间的相互作用越明显[24]。在谷氨酸钠、柠檬酸钠和硫酸镁选取的范围内,γ-PGA产量存在最大值,由响应曲面图可知,随着各因素浓度的增加,γ-PGA的产量先增加后减小,由图8图9可知,谷氨酸钠引起的响应曲面坡度比柠檬酸钠和硫酸镁的更陡峭,表明谷氨酸钠对暹罗芽孢杆菌LW-1发酵产γ-PGA的影响比柠檬酸钠和硫酸镁更大,从图10可知,柠檬酸钠引起的响应曲面坡度比硫酸镁的陡峭,表明柠檬酸钠对γ-PGA产量的影响比硫酸镁更大;该响应曲面图(图8~图10)说明了两两因素之间存在着交互作用,它们共同影响着γ-PGA的合成,但两两因素间的交互作用对γ-PGA产量的影响没有显著性。

    图  8  谷氨酸钠和柠檬酸钠对暹罗芽孢杆菌LW-1发酵产γ-PGA的影响
    Figure  8.  Effects of sodium glutamate and sodium citrate on γ-PGA production from Bacillus siamese LW-1
    图  9  谷氨酸钠和硫酸镁对暹罗芽孢杆菌LW-1发酵产γ-PGA的影响
    Figure  9.  Effects of sodium glutamate and magnesium sulfate on γ-PGA production from Bacillus siamese LW-1
    图  10  柠檬酸钠和硫酸镁的对暹罗芽孢杆菌LW-1发酵产γ-PGA的影响
    Figure  10.  Effects of sodium citrate and magnesium sulfate on γ-PGA production from Bacillus siamese LW-1

    对拟合回归方程中的自变量进行分析求极值,可得到该模型中三因素的最佳值分别为:谷氨酸钠86.709 g/L,柠檬酸钠17.941 g/L,硫酸镁2.107 g/L,在该发酵培养基中γ-PGA产量的理论最大值为45.91 g/L。

    为了验证预测值及回归方程的精确性,按得出的最佳培养基配方:谷氨酸钠86.71 g/L,柠檬酸钠 17.94 g/L, MgSO4·7H2O 2.11 g/L,甘油 25 g/L,KH2PO4 1.4 g/L,(NH42SO4 14 g/L,MnSO4 0.075 g/L, CaCl2 0.1 g/L,FeCl3·6H2O 0.04 g/L,进行5次重复实验,得到γ-PGA的产量为(44.78 ± 0.62)g/L,与模型预测出来的产量吻合度达97.54%,比在初始培养基中的产量(23.26 g/L),提高了1.93倍。

    本文通过单因素试验与PBD试验确定了培养基中对γ-PGA产量影响显著的因子,并通过响应面法对显著因子进行优化,得出显著因子的最佳添加量为:谷氨酸钠 86.71 g/L,柠檬酸钠 17.94 g/L,MgSO4·7H2O 2.11 g/L,经过验证,在最佳培养基条件下γ-PGA的产量为44.78 g/L,产量比优化前(23.26 g/L)相比提高了1.93倍。因此用响应面法得到γ-PGA的最佳发酵培养基是合理的、可行的,此外这为γ-PGA工业化大量发酵提供了一种新型菌株。但目前γ-PGA的提取方法有有机溶剂沉淀法、化学沉淀法和膜分离沉淀法,这些提取方法成本较高、工艺复杂,γ-PGA的提取方法还需进一步改进;此外目前对于生产特定分子量的γ-PGA一般用温度、超声波等方式对高分子量γ-PGA进行降解,用菌株发酵生产特定分子量的γ-PGA也需进一步探究[30-32]

  • 图  1   不同碳源对γ-PGA产量的影响

    注:不同的小写字母表示数据有显著差异(P<0.05);图2~图7同。

    Figure  1.   Effects of carbon sources on the yield of γ-PGA

    图  2   甘油浓度对γ-PGA产量的影响

    Figure  2.   Effects of glycerol concentration on the yield of γ-PGA

    图  3   不同氮源对γ-PGA产量的影响

    Figure  3.   Effects of different nitrogen sources on the yield of γ-PGA

    图  4   (NH4)2SO4浓度对γ-PGA产量的影响

    Figure  4.   Effects of (NH4)2SO4 concentration on the yield of γ-PGA

    图  5   谷氨酸钠浓度对γ-PGA产量的影响

    Figure  5.   Effects of sodium glutamate concentration on the yield of γ-PGA

    图  6   柠檬酸钠的浓度对γ-PGA产量的影响

    Figure  6.   Effects of concentration of sodium citrate on the yield of γ-PGA

    图  7   无机盐离子浓度对γ-PGA产量的影响

    Figure  7.   Effects of inorganic salt concentration on the yield of γ-PGA

    图  8   谷氨酸钠和柠檬酸钠对暹罗芽孢杆菌LW-1发酵产γ-PGA的影响

    Figure  8.   Effects of sodium glutamate and sodium citrate on γ-PGA production from Bacillus siamese LW-1

    图  9   谷氨酸钠和硫酸镁对暹罗芽孢杆菌LW-1发酵产γ-PGA的影响

    Figure  9.   Effects of sodium glutamate and magnesium sulfate on γ-PGA production from Bacillus siamese LW-1

    图  10   柠檬酸钠和硫酸镁的对暹罗芽孢杆菌LW-1发酵产γ-PGA的影响

    Figure  10.   Effects of sodium citrate and magnesium sulfate on γ-PGA production from Bacillus siamese LW-1

    表  1   Plackett-Burman试验的因素与水平

    Table  1   Factors and levels of Plackett-Burman design

    因素水平
    −11
    A谷氨酸钠(g/L)6070
    B柠檬酸钠(g/L)1015
    C甘油(g/L)2540
    D硫酸铵(g/L)1214
    E磷酸二氢钾(g/L)0.81.4
    F硫酸镁(g/L)1.01.4
    G硫酸锰(g/L)0.0750.125
    H氯化钙(g/L)0.100.16
    I三氯化铁(g/L)0.040.07
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    表  2   Box-Behnken实验因素水平

    Table  2   Factors and levels of Box-Behnken design

    因素
    变量编号
    水平
    −10+1
    谷氨酸钠(g/L)X1768492
    柠檬酸钠(g/L)X2171819
    MgSO4 (g/L)X31.92.12.3
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    表  3   Plackett-Burman 试验设计及结果

    Table  3   Design and results of Plackett-Burman experiments

    序号ABC D E F G H Jγ-PGA(g/L)
    1 1 −1 −1 −1 1 −1 1 1 −1 26.98±0.89
    21 1−11 11−1−1 −130.16±0.59
    31−111 1−1−1−1 126.08±1.82
    41−111−11 1 1−127.08±1.22
    5111−1−1−1 1−1 128.37±1.45
    6−1−1−11−11 1−1 119.94±1.17
    7−11−11 1−1 1 1 121.69±0.58
    8−1−1−1−1−1−1−1−1−119.14±1.05
    9−1−11−1 11−1 1 120.64±1.86
    10−111−1 11 1−1−123.46±1.60
    1111−1−1−11−1 1 128.64±1.44
    12−1111−1−1−1 1−121.01±1.07
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    表  4   Plackett-Burman实验水平及效果分析

    Table  4   Plackett-Burman experimental level and effect analysis

    来源
    系数估计
    P
    影响顺序
    模型30.540.0044
    A4.32 0.0006**1
    B1.4 0.0053**2
    C9.167E-0030.93699
    D−0.130.32547
    E0.50 0.0389*4
    F0.70 0.0210*3
    G0.190.19876
    H−0.120.37048
    J−0.260.13005
    注:R2=0.9990;RAdj2=0.9946;**表示极显著(P<0.01);*表示显著(P<0.05)。
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    表  5   最陡爬坡实验设计及结果

    Table  5   Steep climbing experimental design and results

    序号谷氨酸钠(g/L)柠檬酸钠(g/L)硫酸镁(g/L)γ-PGA(g/L)
    17014.51.430.82±0.52
    272151.533.23±1.86
    37415.51.635.69±2.70
    476161.739.09±0.62
    57816.51.842.10±1.98
    680171.943.66±2.12
    78217.52.043.27±2.85
    884182.145.71±0.44
    98618.52.242.56±0.27
    1092192.337.49±0.34
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    表  6   Box-Behnken 实验设计及结果

    Table  6   Design and results of Box-Behnken experiments

    序号X1X2X3γ-PGA的产量(g/L)
    184172.343.13±0.89
    284182.144.52±1.25
    384192.341.07±0.78
    492182.344.40±1.12
    584171.943.58±1.35
    692181.943.15±0.56
    792192.142.98±1.03
    884182.145.08±0.68
    976192.139.96±0.79
    1084191.941.84±0.34
    1184182.145.91±1.25
    1284182.145.12±1.46
    1384182.145.50±1.69
    1476172.139.58±0.32
    1576181.941.29±0.45
    1676182.339.95±0.23
    1792172.141.88±1.45
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    表  7   Box-Behnken 结果的统计分析

    Table  7   Statistical analysis of Box-Behnken design experiments

    来源平方和自由度均方和FP
    模型62.6796.9610.07 0.0030**
    X116.93116.9324.48 0.0017**
    X20.6810.680.980.3556
    X30.2210.220.310.5931
    X1X20.1310.130.190.6784
    X1X31.6711.672.410.1645
    X2X30.02610.0260.0370.8524
    X1X119.81119.8128.63 0.0011**
    X2X216.18116.1823.40 0.0019**
    X3X33.1313.134.520.0711
    失拟项3.7631.254.660.0857
    注:R2=0.9283;R Adj.2=0.8361;失拟项P=0.0857;**表示极显著(P<0.01)。
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  • [1]

    Ho G, Ho T, Hsieh K, et al. γ-Polyglutamic acid produced by Bacillus subtilis(natto)_structural characteristics, chemical properties and biological functionalities[J]. Journal of the Chinese Chemical Society,2006(53):1363−1384.

    [2]

    Luo Z, Guo Y, Liu J, et al. Microbial synthesis of poly-γ-glutamic acid: Current progress, challenges, and future perspectives[J]. Biotechnology for Biofuels,2016,9(1):134. doi: 10.1186/s13068-016-0537-7

    [3]

    Qiu Y, Zhu Y, Zhan Y, et al. Systematic unravelling of the inulin hydrolase from Bacillusamyloliquefaciens for efficient conversion of inulin to poly-(γ-glutamic acid)[J]. Biotechnology for Biofuels,2019,12(1):145−158. doi: 10.1186/s13068-019-1485-9

    [4]

    Lee N, Go T, Lee S, et al. In vitro evaluation of new functional properties of poly-γ-glutamic acid produced by Bacillus subtilis D7[J]. Saudi Journal of Biological Sciences,2014,21(2):153−158. doi: 10.1016/j.sjbs.2013.09.004

    [5] 刘芳, 皇高峰, 王青, 等. γ-聚谷氨酸对面条面团流变学特性和微观结构的影响[J]. 食品与发酵工业,2020,46(14):85−90.
    [6]

    Luo S G, Chien C C, Sheu Y T, et al. Enhanced bioremediation of trichloroethene-contaminated groundwater using modified γ-PGA for continuous substrate supplement and pH control: Batch and pilot-scale studies[J]. Journal of Cleaner Production, 2021, 278: 123736. [2021-03-12]. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123736.

    [7] 黄天悦, 高鹏, 王进, 等. γ-聚谷氨酸的发酵优化及其对辣椒生长的影响[J]. 武汉工程大学学报,2020,42(2):143−152.
    [8]

    Azarhava H, Bajestani M I, Jafari A, et al. Production and physicochemical characterization of bacterial poly gamma-(glutamic acid) to investigate its performance on enhanced oil recovery[J]. International Journal of Biological Macromolecules,2020,147:1204−1212. doi: 10.1016/j.ijbiomac.2019.10.090

    [9] 张雷, 张蕾, 王玲莉, 等. γ-聚谷氨酸生产菌株的鉴定及发酵培养基优化[J]. 食品工业科技,2020,41(20):64−71.
    [10] 李海红, 赵琪琪, 许力山, 等. 一株高产γ-聚谷氨酸菌株的筛选、鉴定及其发酵培养基优化[J]. 应用与环境生物学报,2020,6(26):1−14.
    [11]

    Zhu R Y, Ma X Z, Liu J. Optimization of γ-polyglutamic acid synthesis using response surface methodology of a newly isolated glutamate dependentBacillus velezensis Z3[J]. International Microbiology,2018,3(21):143−152.

    [12] 王风青, 毕长富, 王川, 王凝, 龚利娟, 周丽洪, 王竹青. 黄水基质微生物发酵合成γ-聚谷氨酸培养基及条件优化[J/OL]. 食品工业科技: 1−17[2021-03-12]. https://doi.org/0.13386/j.issn1002-0306.2020080014.
    [13]

    Zhang W, He Y, Gao W, et al. Deletion of genes involved in glutamate metabolism to improve poly-gamma-glutamic acid production inB. amyloliquefaciens LL3[J]. Journal of Industrial Microbiology & Biotechnology,2015,42(2):297−305.

    [14]

    Wang D, Kim H, Lee S, et al. Simultaneous production of poly-γ-glutamic acid and 2, 3-butanediol by a newly isolated Bacillus subtilis CS13[J]. Applied Microbiology and Biotechnology, 2020, 104(16): 7005−7021. [2021-03-12]. https://doi.org/10.1007/s00253-020-10755-0.

    [15]

    Kongklom N, Luo H, Shi Z, et al. Production of poly-γ-glutamic acid by glutamic acid-independent Bacillus licheniformis TISTR 1010 using different feeding strategies[J]. Biochemical Engineering Journal,2015,100:67−75. doi: 10.1016/j.bej.2015.04.007

    [16]

    Zhang C, Wu D, Ren H. Economical production of agricultural γ-polyglutamic acid using industrial wastes by Bacillus subtilis[J]. Biochemical Engineering Journal,2019,146:117−123. doi: 10.1016/j.bej.2019.03.013

    [17]

    Zhang H, Zhu J, Zhu X, et al. High-level exogenous glutamic acid-independent production of poly-(γ-glutamic acid) with organic acid addition in a new isolated Bacillus subtilis C10[J]. Bioresource Technology,2012,116:241−246. doi: 10.1016/j.biortech.2011.11.085

    [18]

    Peng Y, Jiang B, Zhang T, et al. High-level production of poly(γ-glutamic acid) by a newly isolated glutamate-independent strain, Bacillus methylotrophicus[J]. Process Biochemistry,2015,50(3):329−335. doi: 10.1016/j.procbio.2014.12.024

    [19]

    Wang D, Kim H, Lee S, et al. High-level production of poly-γ-glutamic acid from untreated molasses by Bacillus siamensis IR10[J]. Microbial Cell Factories,2020,19(1):101. doi: 10.1186/s12934-020-01361-w

    [20]

    Wang D, Hwang J, Kim D, et al. A newly isolated Bacillus siamensis SB1001 for mass production of poly-γ-glutamic acid[J]. Process Biochemistry,2020,92:164−173. doi: 10.1016/j.procbio.2019.11.034

    [21] 刘培洋, 刘芳, 蔡亚慧, 等. 产γ-聚谷氨酸解淀粉芽孢杆菌LDJ11培养基组分优化研究[J]. 轻工学报,2018,33(3):30−38. doi: 10.3969/j.issn.2096-1553.2018.03.004
    [22] 盛洁, 孟凡强, 吕凤霞, 等. 解淀粉芽孢杆菌fmbj37产γ-聚谷氨酸发酵培养基的优化[J]. 食品工业科技,2019,40(20):160−166.
    [23] 武国慧, 张蕾, 高德才, 等. 枯草芽孢杆菌发酵生产聚-γ-谷氨酸的条件优化[J]. 食品研究与开发,2017,38(11):165−170. doi: 10.3969/j.issn.1005-6521.2017.11.037
    [24] 李晨霞, 梁晶, 孙丽慧. 一株产γ-PGA的芽孢杆菌的分离鉴定及发酵条件的优化[J]. 食品工业科技,2018(19):101−108.
    [25]

    Ju W, Song Y, Jung W, et al. Enhanced production of poly-γ-glutamic acid by a newly-isolated Bacillus subtilis[J]. Biotechnology Letters,2014,36(11):2319−2324. doi: 10.1007/s10529-014-1613-3

    [26] 王振强, 贾俊伟, 王浩, 等. 纳豆芽孢杆菌TK-2产γ-聚谷氨酸发酵工艺优化[J]. 中国酿造,2019,38(11):95−101. doi: 10.11882/j.issn.0254-5071.2019.11.020
    [27] 张浩, 杜万根, 舒旭晨, 等. 解淀粉芽孢杆菌PI142产γ-聚谷氨酸发酵条件优化[J]. 淮南师范学院学报,2018,20(2):142−148. doi: 10.3969/j.issn.1009-9530.2018.02.031
    [28] 房俊楠, 雷娟, 许力山, 等. 微生物发酵生产γ-聚谷氨酸研究进展[J]. 应用与环境生物学报,2018,24(5):1041−1049.
    [29]

    Feng J, Shi Q, Zhou G, et al. Improved production of poly-γ-glutamic acid with low molecular weight under high ferric ion concentration stress in Bacillus licheniformis ATCC 9945a[J]. Process Biochemistry,2017,56:30−36. doi: 10.1016/j.procbio.2017.02.017

    [30]

    Zhang D, Xu Z Q, Xu H. Antifreeze protection of γ-polyglutamic acid on frozen dough and noodles[J]. Biotechnology and Bioprocess Engineering,2011(16):1144−1151.

    [31]

    Zeng W, Li W, Shu L, et al. Non-sterilized fermentative co-production of poly (γ-glutamic acid) and fibrinolytic enzyme by a thermophilic Bacillus subtilis GXA-28[J]. Bioresource Technology,2013,142:697−700. doi: 10.1016/j.biortech.2013.05.020

    [32] 鞠蕾, 马霞. γ-聚谷氨酸的提取方法改进[J]. 现代化工,2011,31(S1):267−270.
图(10)  /  表(7)
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-11-29
  • 网络出版日期:  2021-06-16
  • 刊出日期:  2021-08-14

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