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文章摘要
重组短小芽孢杆菌CotA漆酶的酶学性质及发酵优化研究
Fermentation optimization and enzymatic properties of recombinant CotA-laccase from Bacillus pumilus
投稿时间:2019-05-28  修订日期:2019-06-23
DOI:
中文关键词: 短小芽孢杆菌,CotA-漆酶,BP神经网络,萤火虫算法,染料脱色
英文关键词: Bacillus pumilus  CotA-laccase  BP neural network  Firefly Algorithm, Dye Decolorization
基金项目:国家自然科学基金(31472003),江苏高校优势学科建设工程资助项目,111引智计划(No. 111-2-06)和江苏省现代发酵工业协同创新中心。
作者单位E-mail
许开忠 江南大学 生物工程学院 工业生物技术教育部重点实验室 932993013@qq.com 
王雅静 江南大学 生物工程学院 工业生物技术教育部重点实验室  
马慧 江南大学 生物工程学院 工业生物技术教育部重点实验室  
蔡宇杰 江南大学 生物工程学院 工业生物技术教育部重点实验室  
廖祥儒 江南大学 生物工程学院 工业生物技术教育部重点实验室  
管政兵 江南大学 生物工程学院 工业生物技术教育部重点实验室 guanzb525@163.com 
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中文摘要:
      【背景】细菌漆酶具有良好的热稳定性和抗碱性环境能力,在工业废水处理和染料脱色方面具有很大的潜力。【目的】研究了短小芽孢杆菌W3菌株的CotA-漆酶基因在大肠杆菌中重组表达的酶学性质,并对其进行发酵培养基的优化提高产量。【方法】利用分子手段实现CotA漆酶基因在大肠杆菌中的重组表达,并利用BP神经网络建模和萤火虫算法寻优对CotA漆酶发酵培养基进行了优化,最后重组表达的CotA漆酶进行染料脱色研究。【结果】结果表明,重组菌株表达的CotA漆酶具有良好的热稳定性和耐碱能力,最适反应pH为3.5,最适反应温度为80℃。重组CotA漆酶对底物ABTS具有良好的亲和能力,Km为0.247 mmol/L,Kcat为41.32 s-1。在适宜条件下的重组CotA漆酶的表达量为1915.3 U/L,使用BP神经网络和萤火虫算法优化培养基获得最佳的发酵培养基配方为:蛋白胨1.16%、酵母粉0.428%、NaCl 1.06%、CuSO4 0.274mol/L和甘油0.931%。优化过的培养基产CotA漆酶酶活为3088.68 U/L,相比未优化之前提高了61.26%。重组表达的CotA漆酶对孔雀石绿和酸性蓝129脱色效果明显,达到90%脱色率。【结论】短小芽孢杆菌W3来源的CotA漆酶具有良好的酶学性质和工业应用前景。利用BP神经网络偶联萤火虫算法寻优是CotA漆酶发酵培养基优化的有效手段。
英文摘要:
      [Background] The CotA-laccase is known as a green catalyst which was widely used in industrial dye degradation and wastewater treatment. [Objective] optimizing CotA-laccase cloned from Bacillus pumilus W3 fermentation medium by BP Neural Network and Firefly Algorithms. [Results] The recombinant CotA-laccase had good affinity for ABTS. The Km value and Kcat value of CotA-laccase were 0.247 mmol/L and 41.32 s-1. The expression of recombinant CotA laccase was 1915.3 U/L under suitable conditions. The compositions of optimum fermentation medium were peptone 1.16%, yeast powder 0.428%, NaCl 1.06%, CuSO4 0.274 mol/L and glycerol 0.931%. The CotA-laccase activity of the optimized medium reached 3088.68 U/L, which had increased 61.26% after optimization. The decolorization of malachite green and acid blue 129 by recombinant CotA laccase was about 90%. [Conclusions] It can be seen that BP neural network modeling combined with firefly algorithm is a feasible means to optimize the fermentation of Escherichia coli.
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