您的位置: 专家智库 > >

夏江

作品数:5 被引量:61H指数:2
供职机构:浙江大学化学工程与生物工程学系更多>>
发文基金:国家自然科学基金浙江省科技攻关计划国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:生物学轻工技术与工程化学工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇会议论文
  • 2篇期刊文章

领域

  • 3篇生物学
  • 2篇化学工程
  • 2篇轻工技术与工...
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 5篇Γ-氨基丁酸
  • 5篇氨基丁酸
  • 3篇诱变
  • 3篇菌株
  • 3篇菌株筛选
  • 2篇乳酸杆菌
  • 2篇群算法
  • 2篇子群
  • 2篇粒子群
  • 2篇粒子群算法
  • 2篇粒子群算法优...
  • 2篇发酵培养
  • 2篇杆菌
  • 1篇照射
  • 1篇射线
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇紫外线
  • 1篇紫外线照射
  • 1篇网络

机构

  • 5篇浙江大学
  • 5篇浙江理工大学

作者

  • 5篇夏江
  • 2篇盛清
  • 2篇梅乐和
  • 2篇黄俊

传媒

  • 2篇第二届全国化...
  • 1篇高校化学工程...
  • 1篇核农学报
  • 1篇浙江省生物化...

年份

  • 1篇2007
  • 1篇2006
  • 3篇2005
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
神经网络和粒子群算法优化γ-氨基丁酸发酵培养基的研究被引量:13
2007年
通过进行过的预实验,已知葡萄糖、L-谷氨酸钠和四水硫酸锰这三种发酵培养基成分对乳酸菌产GABA有重大影响。今运用神经网络和粒子群算法,对这三种成分进行了摇瓶发酵优化。首先,通过逐一单因素实验,来确定神经网络建模时三个输入参数的合适取值区域:葡萄糖10~30g·L-1,L-谷氨酸钠50~80g·L-1,四水硫酸锰2~20mg·L-1。然后按照Hybrid设计进行实验,选取11组训练样本来建立人工神经网络模型,得到三种培养基成分浓度和GABA产量之间的关系模型。最后依赖于建立好的ANN模型,由PSO进行全局搜索寻优得到使GABA产量最大时的培养基浓度。在优化后的条件下,GABA积累浓度平均达到(33.42±1.35)g·L-1,较优化前提高96.5%。
夏江梅乐和黄俊盛清许静吴晖
关键词:Γ-氨基丁酸神经网络粒子群算法
神经网络结合粒子群算法优化γ-氨基丁酸发酵培养条件
γ-氨基丁酸(γ-aminobutyric acid,GABA)是中枢神经系统一种重要的神经抑制递质,本文运用神经网络结合粒子群算法,对影响短乳杆菌产GABA的三个因素(葡萄糖、L-谷氨酸钠和四水硫酸锰)进行了优化。首先...
夏江梅乐和黄俊盛清许静吴晖
关键词:Γ-氨基丁酸发酵培养PLACKETT-BURMAN设计粒子群算法
文献传递
产γ-氨基丁酸的短乳酸杆菌菌株筛选及诱变
γ-氨基丁酸(GABA)是中枢神经系统一种重要的抑制性神经递质。本文从鲜奶中分离得到一株高产GABA的乳酸菌株hjxj-01,经初步鉴定为短乳杆菌。在此基础上,又先后使用了紫外线和γ射线对出发菌株进行了诱变处理。以正突变...
夏江梅乐和黄俊盛清许静吴晖
关键词:Γ-氨基丁酸菌株筛选
文献传递
产γ-氨基丁酸的乳酸菌株筛选及诱变被引量:49
2006年
γ-氨基丁酸(-γaminobutyric acid,GABA)是中枢神经系统一种重要的抑制性神经递质。本研究从鲜奶中分离得到1株高产GABA的乳酸菌株hjxj-01,经初步鉴定为短乳杆菌。实验结果表明,在含5%的L-谷氨酸钠的GYP培养基中,此乳酸菌产GABA最大积累浓度为7 g/L。在此基础上,又先后使用了紫外线和γ射线对出发菌株进行了诱变处理。以正突变率为标准确定诱变条件。30W的紫外灯下,距离45cm照射及照射时间50 s为紫外线诱变的较佳条件;60Co射线诱变的适宜剂量为300 Gy。诱变后得到1株突变菌株hjxj-08119,经连续传代12次,遗传性状稳定,平均GABA产量达到17 g/L,较出发菌株hjxj-01提高142.9%。
夏江梅乐和黄俊盛清许静吴晖
关键词:Γ-氨基丁酸诱变^60COΓ射线紫外线照射
产γ-氨基丁酸的短乳酸杆菌菌株筛选及诱变
γ-氨基丁酸是中枢神经系统一种重要的抑制性神经递质.本文从鲜奶中分离得到一株高产GABA的乳酸茼株hjxj-01,经初步鉴定为短乳杆菌。在此基础上,又先后使用了紫外线和γ射线对出发菌株进行了诱变处理.以正突变率为标准,确...
夏江梅乐和黄俊盛清许静吴晖
关键词:Γ-氨基丁酸
文献传递
共1页<1>
聚类工具0