基于前反馈神经网络分析优化Saccharomyces cerevisiae L9富硒条件

张丹丹; 黄鑫磊; 程卫东

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基于前反馈神经网络分析优化Saccharomyces cerevisiae L9富硒条件

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研究以前期分离的一个株富硒能力较强的Saccharomyces cerevisiae L9为材料,利用正交设计与前反馈神经网络结合遗传算法优化其富硒能力.优化结果为:葡萄糖2％、复合氮源为硫酸铵0.35％和蛋白胨1.65％、pH为5.4、接种量为5％、装样量为86mL,初始硒质量浓度17μg/mL,温度30°C,转速180r/min,培养时间48小时,富硒量947μg/g.筛选的菌种具有工业化生产潜质,可作为开发富硒葡萄酒的菌种制剂.

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来源
《中国食品添加剂》 |2021年第12期|36-42|共7页
作者
张丹丹; 黄鑫磊; 程卫东;
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作者单位

石河子大学食品学院石河子 832000;

江南大学工业生物技术教育部重点实验室无锡 214122;

石河子大学食品学院石河子 832000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类食品原料;
关键词
富硒酵母; 筛选; 条件优化; 神经网络结合遗传算法(BPNN-GA); 富硒葡萄酒;

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