[发明专利]一种杀藻菌的复合培养基及其制备方法无效
| 申请号: | 201010258067.7 | 申请日: | 2010-08-16 |
| 公开(公告)号: | CN101988045A | 公开(公告)日: | 2011-03-23 |
| 发明(设计)人: | 郑天凌;林婧;田蕴;周艳艳;郑小伟;周月霞;杨小茹;苏建强;张帮周 | 申请(专利权)人: | 厦门大学 |
| 主分类号: | C12N1/20 | 分类号: | C12N1/20;C12R1/01 |
| 代理公司: | 厦门南强之路专利事务所 35200 | 代理人: | 马应森 |
| 地址: | 361005 *** | 国省代码: | 福建;35 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 藻菌 复合 培养基 及其 制备 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种培养基,尤其是涉及一种杀藻菌Alteromonas addita DH46的复合培养基及其制备方法。
背景技术
随着全球水体富营养化的加剧,有害赤潮的发生频率、规模和危害大增,造成了严重的生态、资源、环境问题和重大的经济损失。目前,由于赤潮已成为一种世界性的公害,美国、日本、中国、加拿大、法国、瑞典、挪威、菲律宾、印度、印度尼西亚、马来西亚、韩国、香港等30多个国家和地区赤潮发生都很频繁,因此研究赤潮防治方法,制定有关防治对策已经成为许多国家和地区的当务之急。海洋浮游藻是引发赤潮的主要生物,在全世界4000多种海洋浮游藻中有260多种能形成赤潮,其中有70多种能产生毒素。目前藻类的控制技术可归纳为物理方法、化学方法和生物方法。在采用物理和化学方法杀藻存在种种局限性的情况下,具有安全、高效、简易的生物方法控藻目前正处在研究发展的初级阶段(杨小茹,苏建强,郑天凌.化感作用在赤潮调控中的意义及前景[J].环境科学学报,2008,8(2):219-226)。生物方法主要是利用生物相互之间的生态关系来消除赤潮,这些生物包括动物、植物和微生物,其中利用溶藻细菌等方法对有害赤潮进行生物防治是国内外的研究热点。
溶藻细菌(algicidal bacteria)是一类以直接或间接方式抑制藻类生长,或杀死藻类、溶解藻细胞的细菌的统称。当前,国内对溶藻细菌的研究尚处于初步阶段,对于细菌溶藻活性代谢产物的研究也才刚刚开始(张勇,席宇,吴刚.溶藻细菌杀藻物质的研究进展[J].微生物学通报,2004,31(1):127-131)。杀藻细菌中见诸报道最多的是倚靠释放胞外物质杀藻,而分泌胞外物质的多少通常与细胞密度的高低相关联系,优化培养基则是一种提高细胞密度的有效方法。为了获取一定量的杀藻物质用于后续活性物质的有效分离及杀藻机制研究工作的展开,杀藻菌培养基及培养条件的优化工作就显得尤为重要(何培青,田黎,李友光,等.海洋细菌B-9987发酵条件的优化及胞外抑菌物质的理化特性[J].中国海洋药物,2001,2(80):8-12)。培养基组分是人为提供给微生物生长的最重要的培养环境,是影响微生物生长增殖和代谢产物合成的重要因素。影响微生物生长过程的因素包括培养组成(成分、浓度)以及培养条件(温度、pH值、摇床转速和接种量等),由于发酵培养基成份众多,且各因素常存在交互作用,因此培养基优化工作的量大且复杂。数学统计学中的多种优化方法已开始广泛地应用于微生物培养基的优化工作中,其中比较常用的实验方法有单因素法、正交实验设计、均匀设计、全因子实验设计和响应面方法等(Xia Li,Tongcheng Xu,Xiaohang Ma,et al.2008.Optimization of culture conditions for production of cis-epoxysuccinic acid hydrolase using response surface methodology.Bioresource Technology.99,5391-5396)。
单因子实验法是发酵的优化传统操作中的常用方法,即每次只改变一个因素的水平,其他因素保持恒定水平,然后逐个因素进行考察的优化方法。日常实验中,由于不需要数学统计方面的知识,操作简单,结果也能用图表显示,因此是最常用的培养基优化方法之一。虽然该法也存在一些缺点,如需要多次的实验和较长的试验周期,也无法显示各因素之间的相互作用关系。但是当考察的因素数量较多时,常用单因子实验法观察各因素对微生物生长和产物生成的影响,筛选出较大的影响因素及确定因素的水平范围,用于统计学方法设计多因素水平实验,从而大大减小实验数量及分析难度。
均匀设计是我国数学家方开泰等独创的一种多因素试验优化法(方开泰,王元.均匀设计与均匀设计表[M].北京:科学出版社,1994,21-23)。该方法将数论的原理和多元统计相结合,首先在我国飞航式导弹设计中取得卓越应用,近几年在微生物培养基的优化方面已取得不少成功的例子。均匀设计的基本思路就是尽量使实验点均匀分散,使每个实验点具有更好的代表性,但同时舍弃整齐可比的要求,以减少实验次数,这其与正交试验设计法的最大不同之处;然后通过多元统计的方法来弥补这一缺陷,使得实验结果同样可靠有效。在实验数相同的条件下,均匀设计的偏差远比正交设计小。由于均匀设计不再考虑正交试验的整齐可比性,因此其试验结果的处理要采用回归分析方法—线性回归或多项式回归分析。
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