布拉酵母高密度发酵培养基及发酵工艺优化

刘开放，席志文，黄林娜，惠丰立*

（南阳师范学院生命科学与技术学院，河南 南阳 473061）

布拉酵母（Saccharomyces boulardii）属于酿酒酵母亚种[1]，具有降解毒素、调节肠道菌群和增强消化道免疫等功能，已被临床用于治疗腹泻等疾病[2-4]。布拉酵母在动物养殖中也表现出良好效果，作为饲料添加剂在很多国家均通过了相关认证[6-8]，在畜牧业中应用前景广阔。但布拉酵母高密度培养产量低、价格昂贵，市场上含有1.3×109CFU的布拉酵母菌粉售价约为40～45 元，这也限制布拉酵母推广应用。因此优化布拉酵母高密度发酵培养基及发酵工艺，对促进布拉酵母的推广应用具有重要意义。

高密度培养核心在于为菌体提供合适的营养成分和生长条件。目前针对布拉酵母及酿酒酵母属的培养基优化主要采用单因素、正交设计和响应面优化法（response surface methodology，RSM）等方法[9-12]。但酵母菌在发酵过程中需要多种营养成分，各成分间的相互作用复杂，具有高度的非线性，传统优化方法在处理非线性问题时具有一定局限性。而人工神经网络（artificial neural network，ANN）能够反映复杂的非线性关系，表现出很强的非线性映射能力，适用于非线性问题的建模、估计和预测[13-18]。遗传算法（genetic algorithm，GA）具有全局寻优能力，可对模型进行全局性的训练和优化，获得最优方案[19-22]。本研究通过ANN与GA相结合，优化获得最优培养基。在此基础上，对影响布拉酵母菌生长的多种因素进行优化，建立适宜的高密度培养条件，为布拉酵母的推广应用奠定基础。

1 材料与方法

1.1 材料

1.1.1 菌株

布拉酵母菌（Saccharomyces boulardii）为实验室保存菌种。

1.1.2 培养基

斜面培养基：葡萄糖20 g/L、酵母粉10 g/L、蛋白胨20 g/L、琼脂20 g/L、自然pH值。

种子培养基：葡萄糖20 g/L、酵母粉10 g/L、蛋白胨20 g/L、自然pH值。

初始发酵培养基：葡萄糖40 g/L、硝酸钾14 g/L、蛋白胨45 g/L、玉米浆15 g/L、酵母营养盐3 g/L、磷酸二氢钾0.6 g/L、硫酸镁0.8 g/L、自然pH值。

1.2 仪器与设备

ZHWY-200B型全温摇床 上海智城分析仪器制造有限公司；CT14RD11台式离心机 上海天美生化仪器设备有限公司；FR124CN型分析天平 奥豪斯仪器有限公司；SGD-IV型还原糖测定仪 山东省科学院生物研究所；GS-F2001-MM 1 L四联体玻璃发酵罐、50 L发酵罐上海顾信生物科技有限公司。

1.3 方法

1.3.1 菌株培养

摇瓶培养：经斜面培养基活化后，取一环转接至种子培养基中，30 ℃、220 r/min培养12 h后获得种子液。以8%接种量接种至发酵培养基中，自然pH值，30 ℃、220 r/min培养24 h。

发酵罐培养：初始装液量为60%，流加1 mol/L的氢氧化钠和盐酸溶液维持pH值，接种量、温度、pH值、溶氧水平等条件根据实验情况决定。

1.3.2 指标测定

菌体布拉酵母产量的测定：取一定量将发酵液于8 000 r/min离心5 min去上清液，用生理盐水洗涤菌体2 次，于105 ℃烘干至恒质量后称质量。

葡萄糖质量浓度利用全自动还原糖测定仪测定；氨氮质量浓度采用甲醛法测定[23]。1.3.3 发酵培养基的确定

1.3.3.1 显著因素筛选及中心组合设计（central composite design，CCD）试验

在前期实验基础上，筛选得到葡萄糖（A）、硝酸钾（B）、蛋白胨（C）、玉米浆（D）、酵母营养盐（E）、磷酸二氢钾（F）、硫酸镁（G）7 种培养基组分，借助Minitab16软件采用N为12的Plackett-Burman试验设计筛选显著因素[24-26]。CCD与Box-Behnken试验相比，对各因素的取值范围更广，为提高优化精确度，借助Design-Expert 8.0对显著因素进行CCD试验。

1.3.3.2 RSM模型的建立

借助Design-Expert 8.0.6软件，对相应数据进行RSM分析，并模拟出关于布拉酵母产量和培养基组分关系的回归方程模型。此外，使用方差（R2）、均方根误差（root mean squared error，RMSE）和预测标准误差（standard error of prediction，SEP）对该模型的拟合精度和预测精度进行评估[27-28]，其计算见式（1）～（3）：

式中：Yi,e为实验值；Yi,p为模型预测值；n为实验组数；为实验平均值。

1.3.3.3 ANN模型的建立

通过MATLAB 7.8软件将显著因素质量浓度作为ANN的输入值、菌体布拉酵母产量为输出值，运用反向传播方法建立3 层ANN模型。tansig函数和purelin函数分别作为隐含层传递函数和输出层传递函数，训练函数为trainlm函数，并对模型的拟合精度和预测精度进行评估。

1.3.3.4 GA寻优获得最优配方

将训练完毕的较优模型作为GA的拟合函数，通过MATLAB 7.8软件中GA工具箱搜寻输入及输出变量的最优解[28]。具体过程包括：采用二进制编码将各变量的参数集进行编码；确定群规模大小，选择杂交、变异方法和交叉、变异的概率等参数，随机产生初始种群；适应度评价；判断是否满足终止条件，如不满足则进行循环，直到满足条件；输出GA最优解。

1.3.4 发酵工艺优化和放大培养

以布拉酵母菌体产量为考察对象，利用1 L四联体发酵罐对温度、接种量、pH值、溶氧等发酵条件进行优化，绘制其生长曲线。在此基础上进行流加培养，控制发酵过程中的糖含量和氨氮含量，直至发酵结束。在前期高密度发酵培养基和发酵工艺优化的基础上，利用50 L发酵罐放大培养，并对发酵过程中菌体布拉酵母产量、葡萄糖和氨氮含量变化进行监控。

1.4 数据处理

每组实验均进行3 次平行测定，用借助Minitab 16和Design-Expert 8.0对数据进行统计分析。P＜0.05，表明具有显著性。

2 结果与分析

2.1 培养基优化结果及分析

2.1.1 Plackett-Burman试验结果

对发酵基础培养基中的7 种成分葡萄糖、硝酸钾、蛋白胨、玉米浆、酵母营养盐、磷酸二氢钾、硫酸镁质量浓度进行显著因素筛选，结果见表1，各因素分析见表2。

表 1 Plackett-Burman试验设计与结果Table 1 Plackett-Burman design with experimental results g/L

表 2 各因素影响的主效应分析Table 2 Analysis of main effects of medium components

由表2可知，培养基各组分对布拉酵母产量影响显著性次序为：葡萄糖＞蛋白胨＞玉米浆＞硝酸钾＞酵母营养盐＞硫酸镁＞磷酸二氢钾。P＜0.05，在95%的置信区间内对发酵模型影响显著，其中葡萄糖、蛋白胨和玉米浆的P值小于0.05，其余因素的P值大于0.05。回归方程为：Y=5.182 2+0.727 8A+0.218 9B+0.515 5C+0.411 1D-0.130 0E+0.007 8F+0.102 3G。模型P值为0.006，R2=97.2%，表明拟合程度较好，因此确定葡萄糖、蛋白胨和玉米浆为显著因素并进行CCD试验。

2.1.2 RSM模型建立及分析

借助Design-Expert 8.0.6软件，对表3数据进行RSM分析，并获得模拟回归方程，结果见表4。

表 3 CCD试验设计与结果Table 3 Central composite design with experimental and predicted results g/L

该模型的回归方程Y1=7.53-0.59A+0.058C+0.76D-0.19AC+0.53AD-0.62CD-0.53A2-0.29C2-0.93D2。从表4可以看出，P＜0.05，说明该项在95%的置信区间内显著，失拟项P值小于0.000 1，说明该模型对布拉酵母发酵过程的模拟能力较差，不能准确反映布拉酵母产量预测值与试验值之间的关系。

表 4 RSM方差分析Table 4 Analysis of variance of response surface quadratic regression model

2.1.3 ANN模型及分析

以CCD数据作为样本，使用trainlm算法对神经网络进行训练。采用反向传播方法建立ANN模型。为防止过度拟合，在保证训练精度的情况下，尽量减少中间隐含层数量，训练后比较发现，当隐含层神经元为6时，能对实验数据准确拟合。所以本实验选择拓扑结构为3-6-1的神经网络。由图1可以看出，经过200 次迭代后网络收敛精度达到10-2，样本训练能较快达到收敛。

图 1 BP神经网络训练过程Fig. 1 Training course of BP neural network

2.1.4 RSM模型和ANN模型的对比

图 2 ANN和RSM模型预测产量与实验值对比Fig. 2 ANN and RSM prediction versus experimental values

由图2可以看出，ANN模型的预测值与实验值的拟合程度较好，RSM模型的预测值则更多地分散于实验值附近。为进一步比较建立RSM模型和ANN模型的拟合能力、预测能力，分别计算2 个模型的R2、RMSE和SEP。根据表3计算得出，RSM模型R2=0.89，RMSE=0.46 g/L，SEP=7.26%，ANN模型R2=0.99，RMSE=0.03 g/L，SEP=0.55%。ANN模型拥有更大R2和更小的RMSE、SEP，模型表现出较好的拟合能力以及预测能力。可能原因是RSM通过二次多项式建立模型，拟合能力不足，不能较好地反映培养基各组分间的非线性关系。而ANN模型是根据现有的实验数据进行迭代计算，不像RSM模型需要预先给定函数，所以处理非线性问题的能力更强。

2.1.5 GA优化

GA可直接对结构对象进行相关操作，不存在求导和函数连续性的限定，具有全局寻优的优势。综合考虑精度、收敛速度以及计算规模等条件，将每代染色体种群设为30，在求出所有染色体适应度后，通过轮盘赌选择法对种群进行选择，最大迭代次数为500，采用单点交叉和单点变异，交叉概率为0.5，变异概率为0.08。GA寻优过程见图3。

图 3 GA优化过程中最佳适应值和平均适应值的变化过程Fig. 3 Evolution of the best and mean fitness in GA

经过63 次GA优化计算后，GA优化得到的布拉酵母产量最大值为8.28 g/L，并获得3 种成分最佳组成：葡萄糖40.52 g/L、蛋白胨36.8 g/L、玉米浆17.32 g/L。最终得到最优培养基配方：葡萄糖40.52 g/L、蛋白胨36.8 g/L、玉米浆17.32 g/L、硝酸钾14 g/L、酵母营养盐1.5 g/L、磷酸二氢钾0.6 g/L、硫酸镁0.8 g/L。在该培养条件下，经过3 次重复实验得到布拉酵母平均产量为8.21 g/L，说明ANN-GA预测具有较好的预测能力。

2.2 发酵罐培养条件的优化结果

在确定的最优摇瓶培养条件基础上，利用1 L四联体发酵罐对发酵过程中的温度、pH值、接种量、溶氧水平等因素进行优化。

由图4A可知，布拉酵母在发酵第21小时进入稳定期。当培养温度达到30 ℃时，布拉酵母产量达到最大值，超过30 ℃则有下降的趋势，可能原因是在30 ℃时布拉酵母内环境较为稳定，新陈代谢所需酶的活性达到较高水平，因此确定30 ℃为布拉酵母最适培养温度。由图4B可知，当接种量为6%时布拉酵母生长较为缓慢，当接种量为10%时布拉酵母产量达到最大，当继续增加接种量，布拉酵母产量则有下降趋势。因此确定接种量为10%，后续优化在该基础上进行。

图 5 pH值（A）及溶氧量（B）对布拉酵母产量的影响Fig. 5 Effect of pH (A) and dissolved oxygen level (B) on dry biomass yield of S. boulardii

由图5A可知，当发酵过程中pH值为4.0～5.0时，布拉酵母产量呈现出上升的趋势，pH 5.0时达到16.63 g/L；当培养基初始pH 5.5时，布拉酵母产量降至15.21 g/L，可能原因是在pH 5.0条件下，培养基中各成分的溶解程度较好，细胞能够很好地利用并进行生长代谢，过高或者过低的pH值环境都不利于该酵母菌的生长，因此确定pH 5.0时为最适值。在布拉酵母发酵过程中，需氧量受菌体浓度、培养基各种成分浓度等多种因素的影响。通过调节空气流量、罐压和搅拌速率分别控制溶氧量为30%、35%、40%、45%，由图5B看出，溶氧量控制在40%（空气流量控制在0.6～1 L/（L·min），搅拌速率400～600 r/min，罐压0.05～0.07 MPa）的情况下，发酵水平较为理想。综上可得，布拉酵母最佳培养条件为温度30 ℃、接种量10%、恒定pH 5.0、溶氧量40%，在该条件下菌体产量达到19.43 g/L，后续优化在该基础上进行。

2.3 流加培养方式对布拉酵母发酵的影响

碳源是异养型微生物所需要的重要能量来源，碳源过低会导致营养不足，菌体无法正常生长代谢，而过高的碳源又会影响细胞渗透压[29]。利用1 L发酵罐研究发酵过程中碳源质量浓度对布拉酵母生长的影响，由图6A可知，发酵至第8小时葡萄糖基本消耗完毕，通过流加葡萄糖溶液，控制发酵液中糖质量浓度为1、3、5、7 g/L，菌体产量较未流加时分别提高55.94%、89.50%、80.65%和59.55%。当葡萄糖质量浓度增大到5 g/L时，布拉酵母产量呈下降趋势，可能是由于培养基中糖质量浓度过高对细胞造成渗透压胁迫。因此确定3 g/L为最适残糖质量浓度。

图 6 葡萄糖质量浓度（A）及氨氮质量浓度（B）对布拉酵母产量的影响Fig. 6 Effect of glucose (A) and ammoniacal nitrogen concentration (B)on dry biomass yield of S. boulardii

前期Plackett-Burman试验表明蛋白胨对布拉酵母发酵培养影响显著，因此选择蛋白胨为流加氮源。由图6B可知，当控制发酵中后期氨氮质量浓度为0.06 g/L时，布拉酵母产量达到最大值（42.36 g/L），较未流加蛋白胨时提高15.05%，因此确定最适氨氮质量浓度为0.06 g/L。

2.4 50 L发酵罐放大培养

由图7可知，布拉酵母在0～2 h生长缓慢，菌体产量较低，葡萄糖质量浓度由40.52 g/L下降到35.32 g/L。从第2小时开始菌体布拉酵母产量迅速提高，布拉酵母对葡萄糖和氨氮的消耗大幅增加。第8小时时发酵液中葡萄糖基本消耗完毕，通过流加葡萄糖溶液维持残糖量为3 g/L。发酵至12 h菌体布拉酵母产量为36.25 g/L，此时通过流加蛋白胨溶液维持氨氮质量浓度为0.06 g/L，直到第28小时发酵结束，菌体布拉酵母产量达到51.21 g/L。

图 7 布拉酵母补料培养生长曲线Fig. 7 Growth curve of S. boulardii in fed-batch fermentation

3 讨 论

本实验对显著因素进行筛选，并采用CCD，通过构建ANN模型和RSM模型预测培养基的组成。结果表明，在处理该非线性问题时，ANN模型比RSM模型有着更好的拟合和预测能力。陆震鸣等[13]分别采用ANN模型和RSM模型对樟芝发酵建立模型，结果证明，ANN模型的拟合性和预测能力更强，与本实验所得结论一致。

培养基组成和质量浓度是影响布拉酵母生长的重要因素。本研究在ANN模型的基础上，通过GA寻优获得最佳培养基配方，摇瓶培养后菌体产量可达8.21 g/L。雷张藤[9]利用RSM法优化培养基，布拉酵母菌体布拉酵母产量为6.56 g/L。杜晓蒙等[10]通过正交法优化布拉酵母培养基，菌体布拉酵母产量为6.5 g/L，为本实验结果的79.9%。本研究将有机氮源和无机氮源相结合，能满足菌体的不同生长阶段需求。酵母营养盐中含有多种离子，玉米浆含有多种生长因子和前体物质，能够为布拉酵母菌的生长代谢提供丰富的营养[31]。此外在菌种代谢过程中培养基成分之间作用复杂，具有高度的非线性，而传统优化方法难以解决该问题，本实验利用ANN模型与GA优化相结合，提高了优化精度。

在布拉酵母的高密度发酵工艺基础上，流加葡萄糖和蛋白胨控制适宜的葡萄糖和氨氮浓度，培养28 h后布拉酵母产量达到51.21 g/L。雷张藤[9]仅流加单一葡萄糖溶液培养至42 h，菌体布拉酵母产量仅为12.76 g/L，为本实验结果的75%。由此可见在高密度发酵过程仅流加碳源难以满足菌体的营养。氮源是构成蛋白质、核酸及其他氮素化合物的重要物质，同时控制适当的碳源和氨氮含量能有效提升布拉酵母产量。