章伟伟[1]2000年在《人工神经网络与遗传算法在木糖醇发酵过程操作条件优化中的应用》文中提出本文主要研究木糖醇发酵过程操作条件的优化。 针对木糖醇发酵过程的特点，本文采用人工神经网络中的反传算法（BP网络）来描述生物反应过程这么一个复杂而又高度非线性的体系。首先在均匀设计的协助下设计实验，然后建立神经网络模型10-10，用于发酵过程中状态变量的估算和预测，而且在已知初始条件与控制点的情况下，可以借此模型进行仿真以估计底物浓度、产物浓度与菌体浓度的变化趋势，特别是该模型可用于估计最大产物浓度出现的时间，这对于实际工作很有指导意义。 本研究还对遗传算法进行了改造：以均匀设计来产生初始串群；加入适应度变换（二次幂变换）；以平均适应度与最大适应度之间的比值接近1为终止条件。然后借助人工神经网络建立模型9-1，以其输出为适应度值，绕过了建立数学模型的壁垒，经改进的遗传算法寻优后找到了一个被验证为效果良好的操作条件。 本文认为BP神经网络适用于生物反应的非线性过程建模。该方法通用性好，概括能力强，仿真精度较高。遗传算法计算简单、功能强，在解决优化问题中具有巨大潜力，对于生化过程的操作条件优化也很有实用意义。 本研究是导师方柏山教授福建省自然科学基金重点项目《木糖醇发酵及产物提纯过程研究》的一部分。
朱新术[2]2008年在《发酵黄芪的乳酸菌选育与发酵参数优化研究》文中研究说明微生态制剂—益生菌、益生元,以及益生菌和益生元组合物“合生元”—在畜牧业生产中将会有越来越重要的应用,其中益生菌和益生元的重要来源分别是乳酸菌和植物多糖。但传统合生元常常是乳酸菌和植物多糖的简单组合,并没有充分发挥微生物发酵的巨大潜力,研究表明微生物发酵中药具有提高中药活性成分含量、提高药效和降低毒副作用等突出优点。所以研究乳酸菌发酵中药对于开发新型合生元饲料添加剂具有重要意义。本文通过对鸡肠道混合菌驯化,获得一株发酵黄芪性能优良的乳杆菌,并对该菌的发酵参数进行了优化,旨在为开发新型合生元饲料添加剂做铺垫。主要结论如下:1、进行了优良菌株的选育,获得一株能使发酵液中粗多糖含量大幅度提高的优良乳杆菌,并初步鉴定该菌属于乳杆菌属:首先通过添加黄芪提取物的培养基反复驯化鸡肠道混合菌,再通过选择培养基筛选到8株菌,然后通过研究这些菌株对发酵液粗多糖得率的影响和黄芪提取物对这些菌株的增殖作用,筛选到一株发酵黄芪的优良菌株FGM1,该菌株能使发酵液粗多糖得率比黄芪提取物中提高131%,即从5.64%提高到13.03%,并且黄芪对该菌株增殖作用明显,菌体浓度比空白对照提高110%(其中多糖含量和菌体浓度分别用蒽酮-硫酸法和比浊法测定),最后用形态学和微量生化鉴定对优良菌株FGM1初步鉴定属于乳杆菌属。2、对优良菌株FGM1进行了发酵参数(发酵培养基和发酵条件)优化研究,结果表明均匀设计和人工智能方法是快速高效的发酵参数优化方法:先以发酵液中粗多糖得率为优化目标,用均匀设计法对发酵培养基各组分配比进行初步实验设计,用人工神经网络法建立了黄芪发酵液中粗多糖得率与培养基配方之间的预测模型,用具有全局优化功能的遗传算法求出最佳发酵培养基:玉米粉42.10 g/L、氮源7.45 g/L、胡萝卜粉9.80 g/L、KH2PO4-K2HPO4 2.18g/L、肉膏6.25 g/L,以此条件进行验证实验,发酵液中粗多糖的得率可达25.6%,比优化前提高了6.85%,且与粗多糖得率优化预测值24.81%的相对误差小于4%,完全达到发酵领域的要求。在获得最近培养基配方的基础上,再次以发酵液中粗多糖得率为目标,用均匀设计法和MATLAB优化工具箱对发酵培养基初始pH、发酵时间、发酵温度和接种量等发酵条件进行优化,得到最佳发酵条件为:发酵培养基初始pH 6.7、发酵时间68h、发酵温度38℃、接种量5%,以此最佳发酵条件进行验证实验,发酵液中粗多糖的得率可达27.94%,比优化前提高了9.14%,且与粗多糖得率优化预测值29.43%的相对误差小于6%,基本达到发酵领域的要求。
赵力[3]2012年在《基于Matlab的鼠李糖脂发酵生产参数优化方法设计与实现》文中研究指明鼠李糖脂是由假单胞菌或伯克氏菌类产生的一种生物代谢性质的生物表面活性剂。同时也是一种研究时间最长、应用技术最为成熟的一种生物表面活性剂。大庆沃太斯化工有限公司在对大量的科研成果[1,2,3,4,5]进行消化吸收后，于2006年引进了鼠李糖脂生物发酵中试技术，开始进行工业化生产的探索，并于次年建成了12000吨/年发酵液生产线，产率达到25～35g/L相对稳定的水平，个别情况下也生产出了40g/L的产品，与美国的工业化装置鼠李糖脂生物发酵液下罐水平相当[6]。但也经常有产率水平非常低的情况发生，而且与天气环境、培养基配方基本无关，各岗位操作参数也都控制在工艺规范的区间内。鼠李糖脂发酵生产的操作是由锅炉、空气压缩机、配料补料、发酵罐温控、实验室检测等五个岗位的操作人员协同完成的，四个班组三班倒，一个班组七个操作员，每个岗位的工艺规范也制定的很科学，每个岗位操作应严格按岗位工艺规定完成所负责的工作。但技术人员在对所有操作参数、生产结果进行汇总、分析后，这样做并没有保证产率处在一个较高的稳定值，认为在众多操作参数的工艺规范区间内，一定有一个最合理的操作参数组合，也就是说，这是一个典型的多目标寻优问题。利用人工神经网络对非线性关联的多目标问题进行最优化求解是可行的方案[7,8]。本文通过对人工神经网络的讨论，采用向前反馈的人工神经网络（BP网络）构建了一个8-10-1结构的鼠李糖脂发酵操作参数预测产率的模型，用随机平行的方法选取占统计数据四分之三操作参数数据对模型进行训练，同时用遗传算法对这个BP网络的权值和阈值进行了全域的优化，然后用另外的四分之一的操作参数进行模型仿真，将结果与统计的操作结果产率进行比较，达到了设定的误差值。在对操作参数寻优与产率最大预测求解时，为了减少模型运算工作量，本文没有采用按遗传算法的方法对8个操作参数进行全局寻优的方案，而是采用散点统计方法，按操作参数与产率的关联度排序，选取与产率关联度最大的两个参数进行优化。而且也用散点统计的方法，先行将目标优化的操作参数的优化区间缩小，再按生产线一般的操作方法，对选定的两个参数的寻优区间的寻优方案，进行具体的梯度设定。为了避免散点统计法对散点集中分布区域外的对应点的误判，在散点统计图中，按产率较大集中分布点的原则，在最集中区域外也选择散点相对集中的两到三个点，对选定的参数优化区域进行补充。其它操作参数按散点统计法选择散点最集中的参数值。然后用正交法组合选定操作参数值，得到63个操作参数组，这样就将在8个类参数中上万个参数组合里寻优的问题，简化为两个参数类在限定区域内的63组参数的寻优问题。在利用上述方法得到产率最大值和对应的优化参数组合后，从发酵理论角度，对其它操作参数的变化方向与产率的变化方向进行关联分析，选择除上述两个操作参数外，理论上与产率有相对较大关联的三个参数，结合理论上增加产率的方向与散点统计的结果，但又不超出工艺规范的原则，对这三个参数进行修正，分别与上述两个参数一起用BP网络模型对最大产率进行求解，从运算的结果看，修正后的产率最大求解值比之前的最大求解值提高了10.84%。
郭慧慧[4]2013年在《应用BP神经网络和遗传算法优化苏云金芽孢杆菌BRC-LLP29、BRC-LLB19及BRC-ZQL3菌株的发酵培养基》文中认为本课题选取三个对不同作用靶标的Bt菌株作为研究材料，包括高效杀蚊的BRC-LLP29菌株、对广州管圆线虫有良好杀虫效果的BRC-ZQL3菌株及BRC-LLB19菌株。应用神经网络和遗传算法分析前人对这三个Bt菌株研究的响应面数据，将相应培养基进一步优化，从而为降低培养基成本和提高杀虫效率提供理论依据。（1）Bt BRC-LLP29：以发酵培养基组份葡萄糖、干酪素及硫酸铝的含量作为输入层，致倦库蚊的校正死亡率为输出层，对Bt BRC-LLP29的发酵过程进行神经网络建模，并利用遗传算法对该模型进行全局寻优，得到当Bt BRC-LLP29发酵培养基中葡萄糖、干酪素及硫酸铝的浓度分别为8.0g/L、30.0g/L和1.2g/L时，致倦库蚊的校正死亡率达到最大。经验证，响应面生物测定的结果与神经网络生物测定的结果相当。但是，神经网络优化的配方在每升培养基中葡萄糖的用量减少了11.8g及干酪素的用量增加了1.6g，从成本上计算毎升培养基可节省0.18428元。（2）Bt BRC-LLB19：以发酵培养基组份玉米淀粉、黄豆饼粉及酵母粉的含量作为输入层，芽孢数为输出层，对Bt BRC-LL B19的发酵过程进行神经网络建模，并利用遗传算法对该模型进行全局寻优，得到当Bt BRC-LL B19发酵培养基中玉米淀粉、黄豆饼粉及酵母粉的浓度分别为16.0196g/L、21.5294g/L和3.5098g/L时，菌体产的芽孢量达到最大。经验证，响应面与神经网络培养菌株的产孢量相当。但是，毎升培养基中神经网络优化的配方可比响应面优化的配方少用3.9804g玉米淀粉、5.1706g黄豆饼粉及1.9902g酵母粉，即每升培养基可节省1.0169元。（3）Bt BRC-ZQL3：以发酵培养基组份碳酸钙、玉米粉及酵母膏的含量作为输入层，芽孢数为输出层，对Bt BRC-ZQL3的发酵过程进行神经网络建模，并利用遗传算法对该模型进行全局寻优，得到当Bt BRC-ZQL3发酵培养基中碳酸钙、玉米粉及酵母膏的质量分数分别为0.0496%、0.4928%和0.3928%时，菌体产的芽孢量达到最大。经验证，在该条件下菌体的产孢量为6.3×108CFU/mL，比响应面优化的结果提高7.7%。
林敏, 宁喜斌[5]2006年在《优化方法在木糖醇发酵培养中的应用》文中认为介绍了几种常见微生物优化方法在木糖醇发酵中的应用,主要有正交设计法、均匀设计法、遗传算法等方法。应用合理的优化设计方法,木糖醇发酵的得率都有相应提高。
赵武奇[6]2004年在《红景天苷缓释微囊技术及其优化研究》文中研究指明红景天苷具有抗缺氧、抗疲劳、抗微波辐照、抗毒等抗性作用，还具有对神经系统、内分泌系统的调节作用，具有延缓机体衰老、防止心血管疾病、抗肿瘤以及多种老年性疾病的作用。目前研制出的红景天保健食品存在食用后浓度在体内忽高忽低、利用率低、使用频繁等缺点。研究红景天苷缓释微胶囊化技术，以提高红景天苷的生物利用率、延长作用时间、减少食用次数,这对于更好地发挥其抗疲劳、抗衰老、抗缺氧、抗微波辐照等作用具有重要的意义。本文探讨了微波萃取红景天苷的工艺参数,研究了海藻酸钠和壳聚糖缓释红景天苷的微囊化技术,建立了缓释微囊的神经网络模型，并采用遗传算法对缓释微囊的工艺参数进行优化。微波辅助萃取具有设备简单、适用范围广、萃取效率高、选择性强、重现性好、节省时间、节省溶剂、节能、污染小等众多优点。因此，本文使用微波辅助萃取新技术提取红景天苷。在分析微波萃取机理和影响萃取效果因素的基础上，以红景天粉为原料，以水为溶剂提取红景天苷，考察了固液比、浸泡时间、微波功率、微波处理时间、搅拌时间、提取级数等因素对提取率的影响。确定的最佳工艺条件为：固液比为1：20，浸泡时间为1.5 h，微波功率为低 ，微波处理时间为60 s，搅拌时间为15 min，提取级数为二级。在此条件下红景天苷的提取率为90 %。海藻酸钠和壳聚糖都具有一定的保健功能,且均是无毒、生物相容性好、可生物降解的天然高分子材料，成膜及成型性好, 价格便宜。它们之间通过静电相互作用可以形成微胶囊的膜，条件温和，非常适合生物活性物质的包埋，是食品工业中水溶性生物活性物质包埋的理想壁材，应用前景广阔。在食品工业领域，本文首次研究了海藻酸钠/壳聚糖对功能性物质红景天苷的微囊化技术。依据红景天苷的特性，筛选出海藻酸钠/壳聚糖微囊化红景天苷的方法，根据乳化试验的结果，确定了一次法制备红景天苷微囊的工艺，研究了不同反<WP=121>应条件如海藻酸钠浓度、海藻酸钠与红景天苷的比例、氯化钙的浓度、壳聚糖的浓度、成膜反应时间及壳聚糖溶液的pH值对海藻酸钠/壳聚糖微囊的包埋率、载药量及缓释性能的影响。试验结果表明：随着海藻酸钠浓度的增大，在海藻酸钠浓度小于2.5%之前，载药量和包埋率逐渐增大, 微胶囊的释放速率也逐渐减慢，之后随着海藻酸钠浓度的增大载药量和包埋率减小，微胶囊的释放速率变大；随着海藻酸钠与芯材比的增大,载药量逐渐减少,包埋率逐渐增大，微胶囊的释放速率减慢；随着壳聚糖浓度的增大，芯材的释放变慢，包埋率增大，但当壳聚糖浓度超过一定值时(0.8%),载药量有所下降；随着氯化钙浓度的增大，载药量和包埋率增大，而在氯化钙浓度过高或过低时，缓释性能都变差；随着成膜反应时间延长，载药量和包埋率逐渐减少，成膜反应时间对微胶囊的缓释性能没有影响；当pH小于5.5时, 随着壳聚糖溶液pH值的升高，载药量和包埋率增大, 微囊膜对芯材的缓释性能逐渐加强，当其大于5.5后, 载药量和包埋率略有下降，缓释性能略有减弱。 人工神经网络是一种非线性动力学系统，是生物神经网络在结构、功能及某些基本特征方面的理论抽象和简化，具有强大的联想功能、记忆功能以及对非线性变量的映射能力。本文依据缓释微囊的特点，在确定输入层和输出层单元、预处理网络数据、选择激活函数、选择训练方法的基础上,首次建立了红景苷缓释微胶囊的人工神经网络模型, 模型的输入参数为海藻酸钠与红景天苷的比例、海藻酸钠浓度、氯化钙浓度、壳聚糖，浓度及壳聚糖溶液的pH值，输出参数为缓释微囊的性能参数，分别是包埋率、载药量和决定系数。网络模型各层的激和函数选用双曲正切函数，最大训练次数设置为300，神经网络的学习算法采用贝叶斯正则化方法，网络的隐层的节点数为12，即网络结构为5—12—3。该网络能较为精确的拟合输入的样本数据，其最大相对误差不超过4%，模型准确可信，可以代替真实试验,该模型的建立为工艺参数的优化打下基础。遗传算法是近年来在计算机科学领域和优化领域中受到广泛关注的一种拟生物进化理论的仿生学算法，具有适应性强 、全局优化和概率搜索的优点。本文在建立适应度函数、选择编码方案、确定遗传操作及其控制参数的基础上，首次研究了缓释微囊神经网络模型的遗传算法优化技术。得到的最佳的工艺参数为海藻酸钠与红景天苷质量比为2，海藻酸钠的浓度为3%，壳聚糖浓度为0.5%，氯化钙浓度为1%，pH 值为6.35，该工艺参数下载药量、包埋率和决定系数的加权和明显大于单因素试验和二次组合试验的结果,比最好的大14%；且最佳的工艺参数下目标的预测值和试验值基本相符,完全可以满足实际需要。遗传算法用于缓释微囊神经网络模型的工艺参数寻优是完全可行的，它为<WP=122>红景天苷微囊化工艺的实际应用奠定了基础。
代志凯, 张翠, 阮征[7]2010年在《试验设计和优化及其在发酵培养基优化中的应用》文中认为在发酵工业中,发酵培养基的优化对发酵水平的提高起着举足轻重的作用。而在寻求最佳发酵培养基的过程中,试验设计及统计优化发挥着重要作用。对近年来常用的试验设计及优化方法进行了综述,内容包括单因素轮换法、析因设计、均匀设计、响应面设计、人工神经网络和遗传算法等多种试验设计和优化方法,并对其进行分析和比较。
代志凯[8]2010年在《节杆菌产β-呋喃果糖苷酶发酵工艺研究》文中研究表明低聚乳果糖(O-β-D-galactopyranosyl-(1→2)-β-D-fructofuranoside)是一种功能性低聚糖,具有良好的生理功能和加工性能。该糖是人体内双歧杆菌的增殖因子,且几乎不被生物体消化和吸收,具有抗龋齿、降低血脂、、改善脂肪代谢、降低血液中的胆固醇和甘油三酯等一系列生理功效,而且由于该糖还是非还原性低聚糖,加工过程中不会发生美拉德反应,作为食品添加剂也有广泛利用前景。β-呋喃果糖苷酶(β-fructofuranosidase, EC 3.1.2.26)是一种既能催化蔗糖水解为葡萄糖和果糖,又具有转糖基功能。该酶主要来自于微生物,但是不同微生物来源的β-呋喃果糖苷酶性质不同。利用节杆菌产β-呋喃果糖苷酶的水解和转糖基的功能,以乳糖和蔗糖为底物,能高效的催化合成低聚乳果糖。在节杆菌发酵产β-呋喃果糖苷酶的过程中,目前主要存在发酵酶活性偏低的缺陷,导致其生产和应用成本高,限制了该酶的广泛应用。本论文较系统研究了发酵培养基组成和发酵条件对节杆菌Arthrobacter sp.10138液态发酵产酶的影响,大幅度提高了发酵酶活性。同时在5L全自动发酵罐试验下,对节杆菌产酶的发酵工艺进行了精确的研究,为指导该酶的大规模生产和应用以及进一步的放大研究奠定了基础。本论文的研究内容具体如下：首先采用高效液相和蒸发光散射法(HPLC-ELSD)对β-呋喃果糖苷酶催化合成低聚乳果糖的产物进行定性和定量分析,并且建立了HPLC-ELSD定量测定低聚乳果糖的方法。发现产物除含有低聚乳果糖外,还主要含有葡萄糖、果糖及蔗糖和乳糖。该结果与众多文献报道的相似,表明该酶既有水解能力外还有转糖基功能。其次通过单因素筛选试验、均匀设计实验和二次多项式逐步回归分析,确定了节杆菌Arthrobacter sp.10138菌株摇瓶发酵的最佳产酶培养基组成。其最佳组成为蔗糖25 g/L,牛肉膏3.5 g/L,酵母膏2 g/L,(NH4)2HPO4 10g/L, KH2PO4 0.7 g/L, MgSO4·7H2O 0.1 g/L。在培养基起始pH 7.0,培养温度30℃,摇床转速125r/min,静置培养48 h。在上述最优条件下,β-呋喃果糖苷酶的酶活能达到294.9 U/ml,比未优化前发酵酶活有大幅度的提高。然后利用均匀设计实验数据,运用ANN建模和GA全局寻优对实验结果进行分析。人工智能算法优化的组成为：蔗糖33 g/L,牛肉膏3 g/L,酵母膏2 g/L,(NH4)2HPO44g/L, KH2PO40.5 g/L, MgSO4·7H2O0.2g/L。人工智能算法优化得到的最高酶活为318.5 U/ml,比均匀设计中最高组的酶活(274.6 U/ml)高出16%,比二次多项式回归模型的实际值(294.9 U/ml)也高出8%。最后通过2水平部分因子重复实验设计筛选出关键发酵条件后,利用5L发酵罐培养放大。在利用5L发酵罐发酵放大生产β-呋喃果糖苷酶时,发酵罐放大与摇瓶实验有很大的出入,控制pH值为7.0,搅拌速度为300 r/min、通气量为2 L/min时,节杆菌的生长虽然受到一定的抑制,但是对β-呋喃果糖苷酶合成最有利。
庄英萍, 陈洪章, 夏建业, 唐文俊, 赵志敏[9]2015年在《我国工业生物过程工程研究进展》文中研究指明工业生物技术的进步离不开工业生物过程工程研究的不断深入及发展,我国作为工业发酵大国在工业生物技术由实验室向产业化转化过程中面对诸多挑战,由此而逐渐发展起来的我国工业生物过程工程发展先后经历了多个阶段,伴随着不同阶段的发展,我国的工业生物技术水平得到不断的提升。本文重点回顾了近三、四十年来我国工业生物过程工程发展的历程,包括早期由化工过程研究引入的动力学模型化研究、基于过程控制的优化理论与方法的应用、基于过程在线监测技术发展起来的参数相关性分析方法、过程多尺度理论的建立、基于现代固态发酵的新型固态发酵罐的设计及优化技术发展等。通过对生物过程工程发展历程的回顾对先进工业生物过程发展面临的技术难题及由此引出的未来发展重点方向进行了探讨。
吴永平[10]2007年在《枯草芽胞杆菌固态发酵产聚-γ-谷氨酸的工艺优化》文中认为聚-γ-谷氨酸[poly-(γ-glutamic acid)，γ-PGA]是一种天然的水溶性的聚合氨基酸，具有生物可降解性，对人体和环境无毒害等优点。γ-PGA及其衍生物可应用于农业、食品、饲料、化工、材料、药物等领域，是一种极具开发前景的多功能新型生物材料。本课题首先优化了本实验室分离的一株高产γ-PGA的枯草芽胞杆菌ME714的固态发酵培养基。运用单因素实验、正交实验以及神经网络和遗传算法进行培养工艺优化。结果表明，黄豆饼粉和麸皮是适合枯草芽胞杆菌ME714产γ-PGA的固态发酵基质，其质量比为1∶1，250mL摇瓶固体基质装量为10g；无机盐的种类和浓度为硫酸锌0.36g／kg，硫酸锰0.1g／kg，硫酸镁0.5g／kg，氯化钙0.2g／kg；谷氨酸钠31.8g／kg、尿素28.3g／kg、柠檬酸钠24g／kg、淀粉46g／kg；料水比为1∶1，初始pH值8.0，接种量8％，发酵时间36h，过程中不翻曲；优化条件下γ-PGA产量为75.3g／kg。进一步进行了扩大培养的初步研究。珍珠岩和谷壳作为载体均可在扩大培养条件下获得较好的γ-PGA产量。谷壳作载体可以将产量提高8.6％；珍珠岩作载体时，产量提高了11.1％。本课题以昆明小鼠为材料初步研究了添加γ-PGA的混合饲料对不同周龄的小鼠生长的影响。结果表明，添加5g／kgγ-PGA的混合饲料对5～6周龄小鼠的生长有明显的促进作用，增重作用显著；对3～4周龄小鼠，饲料中添加5g／kgγ-PGA对其生长有极显著的抑制作用，添加2.5g／kgγ-PGA对这个时期小鼠生长的影响也是显著的。
参考文献：
[1]. 人工神经网络与遗传算法在木糖醇发酵过程操作条件优化中的应用[D]. 章伟伟. 华侨大学. 2000
[2]. 发酵黄芪的乳酸菌选育与发酵参数优化研究[D]. 朱新术. 中国农业科学院. 2008
[3]. 基于Matlab的鼠李糖脂发酵生产参数优化方法设计与实现[D]. 赵力. 吉林大学. 2012
[4]. 应用BP神经网络和遗传算法优化苏云金芽孢杆菌BRC-LLP29、BRC-LLB19及BRC-ZQL3菌株的发酵培养基[D]. 郭慧慧. 福建农林大学. 2013
[5]. 优化方法在木糖醇发酵培养中的应用[J]. 林敏, 宁喜斌. 食品研究与开发. 2006
[6]. 红景天苷缓释微囊技术及其优化研究[D]. 赵武奇. 吉林大学. 2004
[7]. 试验设计和优化及其在发酵培养基优化中的应用[J]. 代志凯, 张翠, 阮征. 微生物学通报. 2010
[8]. 节杆菌产β-呋喃果糖苷酶发酵工艺研究[D]. 代志凯. 南昌大学. 2010
[9]. 我国工业生物过程工程研究进展[J]. 庄英萍, 陈洪章, 夏建业, 唐文俊, 赵志敏. 生物工程学报. 2015
[10]. 枯草芽胞杆菌固态发酵产聚-γ-谷氨酸的工艺优化[D]. 吴永平. 华中农业大学. 2007