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基于前反馈神经网络分析优化Saccharomyces cerevisiae L9富硒条件
被引量：
1
1
作者
张丹丹
黄鑫磊
程卫东
《中国食品添加剂》
CAS
北大核心
2021年第12期36-42,共7页
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...
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℃,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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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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职称材料
题名
基于前反馈神经网络分析优化Saccharomyces cerevisiae L9富硒条件
被引量：
1
1
作者
张丹丹
黄鑫磊
程卫东
机构
石河子大学食品学院
江南大学工业生物技术教育部重点实验室
出处
《中国食品添加剂》
CAS
北大核心
2021年第12期36-42,共7页
基金
四兵团重点领域科技攻关计划项目(2020AB14)
八师石河子市重点领域科技攻关项目(2020GY07)
五师科技计划项目(20GY01)。
文摘
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℃,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。
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
Keywords
selenium-enriched yeast
screening
condition optimization
neural network combined with genetic algorithm(BPNN-GAA)
Se-rich wine
分类号
TS202.1 [轻工技术与工程—食品科学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
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
《中国食品添加剂》
CAS
北大核心
2021
1
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