基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的側(cè)孢芽孢桿菌培養(yǎng)基的優(yōu)化研究

高夢祥，夏 帆

(長江大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院,湖北 荊州 434025)

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的側(cè)孢芽孢桿菌培養(yǎng)基的優(yōu)化研究

高夢祥，夏 帆

(長江大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院,湖北 荊州 434025)

將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和正交試驗相結(jié)合，提出了一種新的數(shù)據(jù)處理和分析方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特有的自學(xué)能力，通過仿真、評估和優(yōu)化，獲得了側(cè)孢芽孢桿菌(Bacilluslateraporus)的發(fā)酵培養(yǎng)基配方。即側(cè)孢芽孢桿菌的最佳發(fā)酵培養(yǎng)基為蔗糖1.5 g/100 g、酵母膏0.4 g/100 g、蛋白胨0.6 g/100 g、MgSO40.075 g/100 g、KH2PO40.25 g/100 g、MnSO40.010 g/100 g、CaCO30.8 g/100 g。

側(cè)孢芽孢桿菌(Bacilluslateraporus)；培養(yǎng)基配方；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；正交試驗

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1](Artificial Neural Network ANN)是近年發(fā)展起來的前沿科學(xué)之一，是智能控制的一個分支。它具有很強的非線性映射能力，能反映十分復(fù)雜的非線性關(guān)系，而且網(wǎng)絡(luò)的輸出端點個數(shù)不受限制，因而很適合于多變量非線性建模、估計、預(yù)測診斷和自適應(yīng)控制等。

利用微生物發(fā)酵生產(chǎn)各種有用代謝產(chǎn)物，其培養(yǎng)基成分種類繁多，各成分間的相互作用也錯綜復(fù)雜。因而，微生物培養(yǎng)基的優(yōu)化工作就顯得尤為重要，多種優(yōu)化方法已開始廣泛地應(yīng)用于微生物發(fā)酵培養(yǎng)基的優(yōu)化工作中。采用單因素設(shè)計、正交設(shè)計、均勻設(shè)計等方法，可能會獲得大量的實驗數(shù)據(jù)，但這些實驗數(shù)據(jù)往往不能被進一步利用。如果使用一些不同的方法對歷史數(shù)據(jù)進一步挖掘就可能得出額外的規(guī)律。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這方面顯示出其巨大的優(yōu)越性。國內(nèi)外已經(jīng)有不少學(xué)者通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法來優(yōu)化發(fā)酵培養(yǎng)基[2～9]。

側(cè)孢芽孢桿菌(Bacilluslateraporus)屬于芽孢桿菌屬(Bacillus)，可促進植物根部有益菌大量生長，抑制病原菌繁殖，促進植物根系生長，增強根系吸收能力，并能活化土壤養(yǎng)分，從而提高作物產(chǎn)量，改善品質(zhì)，是一種極為有效的微生物肥料[10，11]。本研究在正交試驗基礎(chǔ)上，應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)[12]，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，變離散數(shù)據(jù)為連續(xù)數(shù)據(jù)，充分挖掘試驗信息，并進行仿真和優(yōu)化，從而獲取側(cè)胞芽孢桿菌發(fā)酵培養(yǎng)基配方的最優(yōu)配比。

1 材料與方法

1.1 供試菌種

側(cè)孢芽孢桿菌WY9701由廣東宏遠生物公司提供。

1.2 培養(yǎng)基

(1)斜面培養(yǎng)基：牛肉膏蛋白胨瓊脂培養(yǎng)基。

(2)發(fā)酵培養(yǎng)基基本成分：蔗糖(A)、酵母膏(B)、蛋白胨(C)和無機鹽(D)。無機鹽成分為MgSO40.03 g/100 g、KH2PO40.1 g/100 g、MnSO40.004 g/100 g、CaCO30.8 g/100 g。

1.3 優(yōu)化設(shè)計

采用L9(34) 正交設(shè)計，以菌液濃度為指標，考察蔗糖、酵母膏和蛋白胨對菌液濃度的影響，確定較優(yōu)培養(yǎng)基配方[13～15]，考察因素和水平如表1 所示。在正交試驗所得較優(yōu)配方的基礎(chǔ)上，利用試驗數(shù)據(jù)建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行模擬和仿真，得到側(cè)孢芽孢桿菌最佳培養(yǎng)基配方。其中涂片用石炭酸復(fù)紅染色后，在油鏡下觀察。

表1 試驗因素和水平Table 1 The experimental factors and level

表2 正交試驗方案設(shè)計及計算Table 2 The layout and results of orthogonal test

2 結(jié)果與分析

2.1 極差分析

極差Rj反映了第j列上的因素對指標的影響大小，Rj越大則第j個因素影響越大。因此，根據(jù)極差大小(表2)可排列出對菌液濃度的影響因素從大到小依次為：蛋白胨(Rj= 6.6) 、蔗糖(Rj= 6.4)、酵母膏(Rj= 2.8 )。

2.2 因素水平最佳搭配

由表2可知，第1次試驗對應(yīng)的菌液濃度最高(32.0)，它是9次試驗中的最佳方案，但并不一定是所有試驗中的最佳方案。M1j、M2j、M3j大致分別反映了第j個因素(j= 1，2，3)的3個取值水平對指標的影響。在本研究中，希望得率越高越好，因此要從M1j、M2j、M3j(j= 1，2，3)中找到最高的值，據(jù)此可獲得所有試驗中的最佳方案為: 蔗糖(水平2，M21= 22.1) 、酵母膏(水平2，M22= 21.2)、蛋白胨(水平1，M13= 24.0)。即蔗糖1.5 g/100 g、酵母膏0.4 g/100 g、蛋白胨0.6 g/100 g。這個搭配在L9(34) 正交表中并未出現(xiàn)，為了獲得該配伍的菌液濃度，尚須以此搭配進行1次驗證試驗。試驗結(jié)果菌液濃度32.2。事實上，采用一些數(shù)學(xué)手段，利用已完成的這9次試驗而不進行新的試驗，不僅可以推出上述配伍的菌液濃度，還可推出任意配伍的菌液濃度。實現(xiàn)這種功能的有效工具是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立及應(yīng)用

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Figure 1 The model of BP artificial neural network

取正交試驗中蔗糖、酵母膏和蛋白胨及菌液濃度的9 次試驗值作為9 個樣本輸入，數(shù)據(jù)見表2。即x1k、x2k、x3k為第k個輸入樣本，用菌液濃度y作為第k個輸入樣本對應(yīng)的輸出值。即將(x11，x21，x31)作為第1個樣本，(x12，x22，x32)作為第2個樣本，…，(x19，x29，x39)作為第9個樣本，對應(yīng)的輸出值為t1，t2，…，t9。取精度E=0.000 01，輸入層節(jié)點數(shù)為3，隱含層取6個節(jié)點，輸出層1個節(jié)點，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[12](圖1)，用MATLAB 編制程序迭代59次，得到輸出值。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢后，其權(quán)值及偏置值需存儲下來。使用時將這些值加載到MATLAB 的工作空間，用工具函數(shù)simuff 即可進行任意配伍時的菌液濃度計算。數(shù)據(jù)仿真計算值與實際值相比，誤差均小于0.05% (表3)，表明模型具有較高的精度。利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，算出了蔗糖1.5 g/100 g、酵母膏0.4 g/100 g、蛋白胨0.6 g/100 g時的菌液濃度為32.2102，與試驗結(jié)果相比，誤差為0.031 8%，可見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可獲得相當準確的結(jié)果。

表3 培養(yǎng)基樣本指標及仿真結(jié)果Table 3 Medium samples index and simulation results

3 討論

(1)本研究將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)的正交試驗相結(jié)合，提出了一種新的數(shù)據(jù)分析和處理方法。該方法能充分挖掘和利用正交試驗數(shù)據(jù)的信息，通過建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來仿真和優(yōu)化。從模型的仿真結(jié)果看，相對誤差均小于0.04%，模型精度高。應(yīng)用該分析優(yōu)化模型，并結(jié)合生產(chǎn)實際，綜合考慮成品品質(zhì)和工藝成本等因素，最終獲得了實際可行的培養(yǎng)基最佳配方為：蔗糖1.5 g/100 g、酵母膏0.4 g/100 g、蛋白胨0.6 g/100 g。并經(jīng)試驗驗證和應(yīng)用表明，優(yōu)化工藝獲得的菌液濃度優(yōu)于正交試驗的較優(yōu)組合。表明將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)正交試驗方法相結(jié)合提出的新的試驗設(shè)計和數(shù)據(jù)處理方法是可行的，為影響因素的定量分析和優(yōu)化提供了一種新的途徑。

(2)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于系統(tǒng)的非線性建模，具有無可比擬的優(yōu)勢，在發(fā)酵過程中的培養(yǎng)基優(yōu)化和系統(tǒng)建模與控制方面應(yīng)用特別廣泛。當然，由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過對大量數(shù)據(jù)的“學(xué)習(xí)”過程來積累“經(jīng)驗”，從而對新的數(shù)據(jù)進行預(yù)測，因此，要求樣本取樣要有一定的廣度和均勻性。但隨著數(shù)據(jù)數(shù)量的增加，易出現(xiàn)訓(xùn)練時間過長、過度擬合、不穩(wěn)定等問題?，F(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正不斷地與傳統(tǒng)的分析方法如回歸分析、遺傳算法、模糊數(shù)學(xué)、灰色系統(tǒng)、專家系統(tǒng)等結(jié)合起來，能夠?qū)Πl(fā)酵過程中的重要生化變量進行預(yù)測，克服時滯的影響，加快系統(tǒng)響應(yīng)速度，準確預(yù)測發(fā)酵趨勢，實時地獲取生化變量的預(yù)測值，有效的監(jiān)控發(fā)酵過程和進行優(yōu)化操作，并使系統(tǒng)具有較好的魯棒性。

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2009-11-19

湖北省教育廳重點項目(B200512002)；長江大學(xué)博士啟動基金項目(03000282)

高夢祥(1971-)，男，陜西武功人，工學(xué)博士，副教授，主要從事生物磁效應(yīng)和農(nóng)產(chǎn)品加工保鮮方法的研究.

10.3969/j.issn.1673-1409(S).2010.01.018

Q813.1+2

A

1673-1409(2010)01-S071-03