黑曲霉FS054发酵产果糖基转移酶的工艺优化：传统实验设计与机器学习协同策略

本研究针对工业规模生产低聚果糖(FOS)的关键酶——果糖基转移酶(FTase)产量不足的问题，通过整合传统实验设计与机器学习方法，系统优化了黑曲霉FS054的发酵工艺。研究采用单因素实验筛选关键培养基成分和培养参数，结合Plackett-Burman设计和Box-Behnken响应面法确定最佳培养基配方（蔗糖156.65 g/L、酵母膏42 g/L、NH4Cl 1.68 g/L），并创新性地应用BP-GA神经网络模型优化培养条件（pH 5.5、装液量96.6 mL/250 mL、接种量2.4×104孢子/mL），最终使FTase活性提升至3422.14±36.86 U/L，较初始条件提高4.2倍。该研究为FOS的工业化生物合成提供了更经济的酶源解决方案。

　　

在功能性食品和医药领域，低聚果糖(FOS)因其独特的益生元特性备受关注。这种由1-3个果糖单元通过β-(2→1)糖苷键连接的低聚糖，不仅能促进双歧杆菌增殖、降低胆固醇，还具有增强矿物质吸收等健康功效。然而，植物提取FOS存在含量低、季节性波动大的局限，使得微生物酶法转化成为工业化生产的主流策略。其中，果糖基转移酶(FTase)作为催化蔗糖转化为FOS的关键酶，其产量和活性直接决定生产成本。尽管黑曲霉(Aspergillus niger)是重要的FTase生产菌株，但现有研究对其发酵工艺的优化仍不充分，特别是培养基成分与培养参数的协同效应尚未系统解析。

福建师范大学生命科学学院的研究团队在《Microbial Cell Factories》发表的研究中，通过多维度优化策略显著提升了黑曲霉FS054的FTase产量。研究首先采用单因素实验筛选关键参数，继而运用Plackett-Burman设计识别出蔗糖、酵母膏和NH₄Cl三个核心影响因素，通过Box-Behnken响应面法建立二次回归模型确定最佳培养基配比。创新性地，研究团队构建了BP神经网络与遗传算法(BP-GA)的混合模型，突破了传统响应面法对非线性关系的拟合局限。技术路线涵盖高效液相色谱(HPLC)酶活检测、正交实验设计、以及基于MATLAB的机器学习建模。

培养基优化方面，单因素实验揭示蔗糖作为碳源时酶活达819.79±47.07 U/L，显著优于其他碳源(P<0.05)。响应面分析显示酵母膏浓度对酶活影响最大(F=21.65)，最终确定的最佳培养基使酶活达到3249.00±24.39 U/L，与预测值吻合度达99.16%。培养条件优化中，BP-GA模型精准预测出pH 5.5、装液量96.6 mL/250 mL、接种量2.4×10⁴孢子/mL的最优组合，实验验证酶活为3422.14±36.86 U/L，较初始条件提升4.2倍。值得注意的是，Na⁺作为金属离子添加剂可显著提高酶活至2792.35 U/L，而Mn²⁺虽促进菌体生长却抑制酶生产，揭示了代谢调控的复杂性。

讨论部分强调，该研究首次将机器学习算法引入FTase发酵优化，BP-GA模型的预测误差仅1.1%，显著优于传统方法。相比文献报道的A. oryzae BM-DIA菌株(1587.38 U/L)，本研究获得的酶活具有明显竞争优势。研究者特别指出，过高蔗糖浓度(>250 g/L)虽能诱导酶合成但会抑制菌体生长，这一发现为工业发酵中碳源梯度控制提供了理论依据。在技术应用层面，优化的NaH₂PO₄添加方案(1 g/L)既满足磷需求又发挥缓冲作用，解决了以往研究中细胞生长与酶生产负相关的难题。

该研究的核心价值在于建立了可推广的"传统实验+智能算法"双轨优化范式，为微生物酶制剂的工业化生产提供了新思路。尤其值得注意的是，优化后的工艺使FTase产量达到3422.14 U/L，较同类研究提高115%，这意味着同等规模下FOS生产成本可降低46%。未来研究可进一步探索该模型在其他工业酶发酵中的应用，并开展经济性评估以推动技术转化。这项成果不仅为功能性食品添加剂生产提供了关键技术支撑，也为微生物代谢工程的智能化改造树立了典范。