好论文推荐：一种高效、可复制的培养基优化新方法

细履平沙

原文链接

本文引用华东理工大学储炬教授的文章《运用高通量筛选技术优化红霉素A发酵的合成培养基》，该文使用了单因素缺失实验设计，通过逐一减少培养基组分，并依据减少组分的效果，将38个因素分成3类，一类是缺少某因素后可以提高发酵单位的，一类是影响微弱的，一是缺少后发酵单位显著降低的。然后再选择最后一类进行Plackett-Burman实验设计。
        我们今天介绍这篇文献(以下称"引文")是因为：
1、巧妙的使用了单因素缺失实验设计，使试验结果不需要复杂的数据处理，就可以根据经验进行判断，直接，有效。
2、本文提供了一套全合成培养基的开发思路，一方面可以供目前已经使用全合成培养基的产品进行优化提供方法，另一方面提供给准备使用全合成培养基的微生物发酵的研发团队，从0开始的研制方法。


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01
全合成培养基
优缺点
顾名思义，全合成培养将使用已知成分配制培养基
缺点：原料价格昂贵，配制过程复杂
优点：培养基成分清楚，配制后质量稳定，发酵下游处理简化，产品质量稳定。当产品是注射用蛋白等高风险药物时，全合成培养基的应用将使药物不明成分导致的副作用显著降低，这也是为什么强调用动物细胞生产蛋白药品时，其培养基需要使用全合成培养基的原因。
对科研的价值
一方面对细胞或微生物进行研究，往往用黑盒子的办法， 一般是假定未知规律为不变的，然后通过改变可控因素，研究之间的相互关系。但是由于天然成分的存在，如有机氮源，往往含非常多的未知成分，而其对试验结果的影响往往超过待研究的因素，所以必须排除这些黑盒子中的有巨大影响的潜在变量，否则未来潜在变量稍微变化的时候，之前的规律要重新改写。
另一方面，即使我们能够对这些天然成分的未知成分全部进行分析，但分析费用高昂，导致无法可持续研究。

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02
引文中的试验设计
单因素缺失实验设计
先汇总所有可能影响培养基效果的因素：引文中最初选取了38种与生长和次级代谢相关的物质，并给出初始浓度。

由于篇幅限制这里只截取了一部分。
*初始浓度非常重要，初始浓度的不同将影响试验结论。我们推荐三种初始浓度的获得方法：
1、对细胞水解物进行分析，获得有价值的信息。
2、查阅文章获得参考。
3、对之前使用的培养基进行成分分析，获得各个物质的浓度值。
引文中有38个成分，每次配制的时候减少一个，以包含全部38个成分的培养效果作为评价基准。
缺少成分的响应值显著大于基准时，认为其作用为负；当响应值基本等于基准时，认为影响可忽略；当响应值显著小于基准时，认为这种物质不可缺少。通过这一分类方法，选择了19种必须包含的物质作为后续试验的考虑因素。
因为使用了全合成培养基，而且试验量比较大，因此可以参考高通量的试验处理方法协助完成。原创   高通量培养技术吸引我们之处究竟在哪里？生物工程师认知升级
PB试验设计
PB设计的本质是选择具有代表性参数组合，而获得类似于参数全排列的试验效果。PB设计是多因素2水平的试验设计方法，一般不考虑交互作用。

参考文献中使用了19因素2水平的设计表，见上图
*在PB实验设计中应该以前述试验的浓度为中心点，然后根据经验选择其高低浓度的值。

上图2为PB试验的结果，可用很多商业软件处理PB试验结果；
当然，也可以参考我们的视频使用EXCEL处理试验结果，而且会得到更多有价值的信息。用EXCEL解决培养基优化过程多参数交互作用
优化后的效果

优化后，新的配方比目前常用的全合成培养基在产量方面有明显的提高。为科学应用奠定了基础。