来自食物废弃物的红肠菌（Serratia marcescens）所产生的胞外脂肪酶的发酵条件优化及其酶学特性的研究

《World Journal of Microbiology and Biotechnology》：Optimization of fermentation conditions and enzymatic properties of extracellular lipase produced by Serratia marcescens derived from food waste

高脂肪酶产菌株C41802从食品废料中分离鉴定为Serratia marcescens，通过GA-ANN模型优化发酵条件，使酶产量达613.39 U/mL（提升6.45倍），并验证其热稳定性及工业应用价值。

　　

摘要

从食品废弃物环境中分离出一种高产脂肪酶的菌株C41802，并通过形态特征、生理生化检测及系统发育分析确定其为Serratia marcescens。为了提高脂肪酶的产量，利用遗传算法-人工神经网络（GA–ANN）模型优化了发酵条件。在优化条件下，对这种粗制胞外脂肪酶的酶学性质进行了研究。结果表明，GA–ANN模型在预测最佳发酵参数和最大酶产量方面优于响应面方法（RSM–CCD），相对误差仅为0.67%，而RSM–CCD的相对误差为2.54%。优化后的发酵条件为：橄榄油10 g/L、葡萄糖8 g/L、牛肉提取物3.1 g/L、K?HPO? 2 g/L、接种量3.5%、培养时间26.2小时、温度30°C以及初始pH值5。在此条件下，脂肪酶的产量达到613.39 U/mL，比未优化前的水平提高了6.45倍。该粗制胞外脂肪酶的最佳温度为70°C，最佳pH值为7，在50°C下孵育12小时后仍能保持52.56%的活性。这些特性凸显了S. marcescens C41802所产生的脂肪酶的工业应用潜力。

图形摘要

从食品废弃物环境中分离出一种高产脂肪酶的菌株C41802，并通过形态特征、生理生化检测及系统发育分析确定其为Serratia marcescens。为了提高脂肪酶的产量，利用遗传算法-人工神经网络（GA–ANN）模型优化了发酵条件。在优化条件下，对这种粗制胞外脂肪酶的酶学性质进行了研究。结果表明，GA–ANN模型在预测最佳发酵参数和最大酶产量方面优于响应面方法（RSM–CCD），相对误差仅为0.67%，而RSM–CCD的相对误差为2.54%。优化后的发酵条件为：橄榄油10 g/L、葡萄糖8 g/L、牛肉提取物3.1 g/L、K?HPO? 2 g/L、接种量3.5%、培养时间26.2小时、温度30°C以及初始pH值5。在此条件下，脂肪酶的产量达到613.39 U/mL，比未优化前的水平提高了6.45倍。该粗制胞外脂肪酶的最佳温度为70°C，最佳pH值为7，在50°C下孵育12小时后仍能保持52.56%的活性。这些特性凸显了S. marcescens C41802所产生的脂肪酶的工业应用潜力。

图形摘要