乳酸链球菌素的生产工艺

采用乳酸链球菌发酵生产Nisin，是唯一获得Nisin的途径。本文对本实验室保存的乳酸链球菌MEN105菌株进行了培养基和发酵条件优化。首先采用单因素试验方法，找到了碳源、氮源、磷源和无机盐等种类的较适因素水平，运用均匀设计进一步优化Nisin发酵培养基，得到的Nisin最适发酵培养基(g/100mL)为：蔗糖2.93，大豆蛋白胨1.0，酵母膏0.43，Na_2HPO_4为1.89，MgSO_4·7H_2O 0.02。比出发培养基效价提高了35.8%。采用单因素实验方法对培养条件进行了优化，确定了最适的Nisin发酵条件：灭菌前培养基pH调至7.5，150mL三角瓶装20mL，30℃培养24h。 在3L自动控制发酵罐中，比较了自然pH分批发酵和恒pH 6.5分批发酵。通过控制pH发酵，削弱了发酵过程中产生乳酸导致pH下降对发酵的抑制作用，Nisin发酵效价比自然pH发酵提高了21.9%。
通过不同初始糖浓度发酵过程的比较，发现高糖浓度会对乳酸链球菌发酵产生底物抑制作用，并且延长发酵周期。因此，确定对乳酸链球菌进行补糖发酵，以1%蔗糖浓度作为初始糖浓度，在以上基础上，考察补糖发酵对Nisin产量的影响。对数中期的两种补料方式显示，2种模式均有效得缩短了发酵周期，提高了发酵产量，其中分2次等量补加蔗糖的模式比恒速连续流加蔗糖模式，效价提高了175IU，比恒pH分批发酵效价提高了19.2%，达到4673IU/mL。
发酵动力学的研究是对微生物发酵参数之间关系的深层次了解。利用Logistic等模型描述，恒pH条件下，乳酸链球菌ATCC11454的菌体生长、乳酸和Nisin的合成，以及蔗糖消耗的动力学。并使用遗传算法(Genetic Algorithm，GA)对模型参数进行估算，确定了Nisin发酵过程的动力学数学模型，并通过实验数据验证了此模型的正确性。这将为进一步研究和预测Nisin发酵过程奠定了一定的理论基础。