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J-GLOBAL ID：201802283745510869   整理番号：18A0208395

遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークを用いたスピノサド発酵培地の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of the Spinosad Fermentation Medium by Applying Genetic Algorithm and Neural Network

著者 (7件)： Zhang Feng (湖南師范大学生命科学学院,微生物分子生物学湖南省重点実験室,省部共建淡水魚類発育生物学国家重点実験室,中国長沙 410081) ,  Wu Liujuan (湖南師范大学生命科学学院,微生物分子生物学湖南省重点実験室,省部共建淡水魚類発育生物学国家重点実験室,中国長沙 410081) ,  Li Tang (湖南師范大学生命科学学院,微生物分子生物学湖南省重点実験室,省部共建淡水魚類発育生物学国家重点実験室,中国長沙 410081) ,  Wang Can (湖南師范大学生命科学学院,微生物分子生物学湖南省重点実験室,省部共建淡水魚類発育生物学国家重点実験室,中国長沙 410081) ,  Hu Yibo (湖南師范大学生命科学学院,微生物分子生物学湖南省重点実験室,省部共建淡水魚類発育生物学国家重点実験室,中国長沙 410081) ,  Ding Xuezhi (湖南師范大学生命科学学院,微生物分子生物学湖南省重点実験室,省部共建淡水魚類発育生物学国家重点実験室,中国長沙 410081) ,  Xia Liqiu (湖南師范大学生命科学学院,微生物分子生物学湖南省重点実験室,省部共建淡水魚類発育生物学国家重点実験室,中国長沙 410081)
資料名： Hunan Shifan Daxue. Ziran Kexue Xuebao  (Hunan Shifan Daxue. Ziran Kexue Xuebao)
巻： 40  号： 5  ページ： 36-43  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0633A  ISSN： 2096-5281  CODEN： HSDXEL  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： スピノサド菌の発酵を最適化することによって、スピノサドの培養基成分を合成し、培養条件を改善し、スピノサドの生産量を高める。単一因子およびPlackett-Burman設計に基づき,Box-Behnken実験計画法を用いて,発酵培地中のコーンスターチ,可溶性澱粉,およびプロピオン酸ナトリウムを研究した。遺伝的アルゴリズムにより最適化されたBPニューラルネットワークを用いて,スピノサドの収量と培地成分の間の予測モデルを確立し,循環モデルによって最適化された3つの成分の最適比率を得た。結果は,7g/Lのコーンスターチ,16g/Lの可溶性澱粉,2g/Lのプロピオン酸ナトリウム,および(550.22±3.84)mg/Lのスピノサドを得ることができることを示した。上記の方法によって最適化された培地を用いることにより、スピノサドの生産量は元の培地の生産量(225mg/L)より145%高くなった。本研究の結果は,培地最適化のための効果的なモデリング方法を提供することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  培養条件 ,  *最適化 ,  生産量 ,  可溶性澱粉 ,  実験計画法 ,  予測モデル ,  コーンスターチ ,  *発酵 ,  *ニューラルネットワーク ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 循環モデル ,  逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： saccharopolyspora spinosa ,  spinosad ,  optimization of fermentation medium ,  neural network ,  ge-netic algorithm

分類 (2件)： 抗生物質発酵  (GX03000S) ,  微生物代謝産物の生産  (FK03020A)

物質索引 (2件)： プロピオン酸ナトリウム ,  スピノサド

タイトルに関連する用語 (6件)： 遺伝的アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  スピノサド ,  発酵 ,  培地 ,  最適化