抗肿瘤工程菌Escherichia coliNissle 1917发酵培养基优化及微胶囊制备
【摘要】 为了获得高活力抗肿瘤工程菌EscherichiacoliNissle1917(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7g/L，蛋白胨28.75g/L，酵母提取物86.25g/L，玉米浆10g/L，K2HPO416.43g/L，KH2PO42.3g/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0.035g/mL，壳聚糖0.004g/mL，壁芯比22，氯化钙0.05g/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。
