[Identification of Bacillus subtilis THY-7 and high titer optimization for the blend-biosurfactant of lipopeptide and glycolipid].

莎梵婷 脂肽 色谱法 效价 枯草芽孢杆菌 化学 糖脂 琼脂平板 发酵 琼脂 生物化学 生物 细菌 抗体 遗传学 免疫学
作者
Liu H,H Yang,Xin Li,Xu Li,Mian Duanmu,Huimin Yu
出处
期刊:PubMed [National Institutes of Health]
卷期号:29 (12): 1870-4
链接
标识
摘要

Biosurfactants (BSs) are highlighted owing to their multiple advantages in diverse applications. To screen a superior strain that producing a blend-biosurfactant of lipopeptide and glycolipid, the hemolytic activity assay on blood agar plates, the modified oil-red spreading test and MALDI-TOF Mass Spectrometry identification of the purified products was carried out. Bacillus subtilis THY-7 was selected and its principal products were surfactin and dirhamnolipid. The medium component and culture conditions of THY-7 were optimized by both single factor and orthogonal experiments. After 48 h optimal batch culture in flask, the cell density (OD600) was 37.0 and the product titer was 2.4 g/L, which was 3.4 folds and 3.1 folds of that under original condition, respectively. A fed-batch culture in a 5 L fermentor was further performed coupling with in situ recovery of foam, in which the titer of blend-BS increased to 4.5 g/L at 25 h. Quantification by HPLC and anthrone colorimetry revealed that surfactin and dirhamnolipid accounted for 74% and 22% of the blend-BS, respectively.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
辛勤钧完成签到,获得积分10
1秒前
lin完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
luoxijixian完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
xuan发布了新的文献求助10
3秒前
打打应助英俊的酬海采纳,获得10
3秒前
惠惠子发布了新的文献求助10
5秒前
Lv完成签到,获得积分20
5秒前
8秒前
OE完成签到,获得积分10
9秒前
QIQI应助江xy采纳,获得10
9秒前
玻璃杯完成签到,获得积分10
9秒前
疯狂小妈完成签到,获得积分10
11秒前
顾矜应助给零的柠檬水采纳,获得10
13秒前
xuan发布了新的文献求助10
13秒前
玻璃杯发布了新的文献求助10
16秒前
上官若男应助nimeng123采纳,获得10
16秒前
含蓄寻真完成签到 ,获得积分10
17秒前
领导范儿应助娃娃菜采纳,获得10
18秒前
19秒前
20秒前
搜集达人应助mirror采纳,获得10
20秒前
酷波er应助眼睛大的鱼采纳,获得10
21秒前
xuan发布了新的文献求助30
21秒前
yuanyuan11完成签到,获得积分10
22秒前
22秒前
蔡宇滔完成签到,获得积分10
22秒前
李爱国应助YF采纳,获得10
24秒前
充电宝应助woy031222采纳,获得10
24秒前
111发布了新的文献求助10
25秒前
nimeng123发布了新的文献求助10
25秒前
FashionBoy应助颀一一采纳,获得10
26秒前
dengdeng完成签到 ,获得积分10
27秒前
wwwww发布了新的文献求助10
28秒前
科研通AI6.4应助玻璃杯采纳,获得30
29秒前
29秒前
Han发布了新的文献求助10
30秒前
30秒前
30秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583748
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162418
关于积分的说明 19607104
捐赠科研通 7165717
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266302
关于科研通互助平台的介绍 2431220
邀请新用户注册赠送积分活动 2257789