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脱墨微生物的筛选及应用

中文摘要第1-3页
Abstract第3-5页
中文文摘第5-7页
目录第7-12页
绪论第12-24页
 1 课题背景第12页
 2 废纸脱墨方法第12-14页
   ·传统脱墨技术第12-13页
   ·生物酶脱墨第13页
   ·超声波脱墨第13-14页
 3 脱墨效果的评价方法第14-17页
   ·脱墨得率第14页
   ·光学性质第14-16页
   ·图像分析第16-17页
 4 印刷方式及油墨种类对废纸脱墨的影响第17-18页
 5 酶法脱墨机制第18-19页
   ·水解说第18页
   ·机械摩擦和纤维素酶水解作用结合理论第18-19页
   ·LCC破坏说第19页
 6 神经网络结合遗传算法在微生物发酵优化中的运用第19-22页
   ·人工神经网络第19-21页
   ·遗传算法第21-22页
 7 本研究的主要内容第22-24页
第一章 脱墨微生物的筛选及鉴定第24-36页
   ·材料第24-26页
     ·土样第24页
     ·纸浆第24页
     ·主要药品与试剂第24-25页
     ·主要仪器第25页
     ·培养基第25-26页
     ·检验板第26页
   ·方法第26-28页
     ·脱墨微生物的初筛第26页
     ·粗酶液的制备第26页
     ·发酵液脱墨效果的评价第26-27页
     ·菌株M03-3#-001形态学观察第27页
     ·菌株M03-3#-001的分子鉴定第27-28页
   ·结果与分析第28-35页
     ·脱墨微生物初筛结果第28-31页
     ·摇瓶筛选第31页
     ·M03-3#-001发酵液点板试验结果第31-32页
     ·M03-3#-001形态学观察结果第32页
     ·菌株M03-3#-001基因组的提取第32-33页
     ·ITS序列的扩增第33页
     ·菌株M03-3#-001 ITS序列第33-34页
     ·菌株M03-3#-001 ITS系统进化树分析第34-35页
   ·小结第35-36页
第二章 脱墨条件的优化及脱墨生产工艺的研究第36-54页
   ·材料第36-37页
     ·菌种第36页
     ·主要药品与试剂第36页
     ·主要仪器第36-37页
     ·培养基第37页
   ·方法第37-41页
     ·粗酶液制备第37页
     ·粗酶液的预处理第37页
     ·脱墨效果的评价第37页
     ·脂肪酶酶活测定第37-38页
     ·纤维素酶酶活的测定第38-39页
     ·淀粉酶酶活的测定第39页
     ·100L罐上发酵第39-40页
     ·脱墨条件优化第40页
     ·中空内切超滤浓缩第40页
     ·浓缩液的稳定性第40页
     ·脱墨工艺第40-41页
   ·结果与分析第41-52页
     ·250mL摇瓶上发酵第41-43页
     ·100mL罐上实验结果第43-44页
     ·脱墨条件的研究第44-46页
     ·中空内切超滤浓缩第46-48页
     ·五倍浓缩液脱墨工艺的研究第48-52页
   ·小结第52-54页
第三章 脱墨微生物原生质体诱变育种第54-62页
   ·材料第54-55页
     ·菌种第54页
     ·主要药品试剂第54页
     ·主要仪器第54页
     ·培养基与酶液配制第54页
     ·检验板第54-55页
   ·方法第55-56页
     ·孢子悬液的制备与萌发第55页
     ·原生质体的制备与再生第55页
     ·原生质体UV-LiCI诱变致死量的确定第55-56页
     ·诱变菌株初筛方法第56页
     ·诱变菌株复筛方法第56页
   ·结果与分析第56-60页
     ·孢子萌发时间的确定第56-57页
     ·酶解时间的选择第57页
     ·原生质体形态观察第57-58页
     ·紫外诱变时间的选择第58-59页
     ·摇瓶初筛结果第59页
     ·复筛结果第59-60页
   ·小结第60-62页
第四章 基于GA-BP网络优化发酵培养基的建模研究第62-72页
   ·实验材料第62页
     ·菌种第62页
     ·主要药品与试剂第62页
     ·主要仪器第62页
     ·数据软件第62页
     ·培养基第62页
   ·实验方法第62-63页
     ·酶活的测定第62页
     ·发酵培养基的均匀设计第62页
     ·BP神经网络结构确定第62-63页
     ·遗传算法优化BP神经网络阀值和权值第63页
   ·结果与分析第63-70页
     ·培养基均匀设计结果第63-65页
     ·学习算法的选择第65页
     ·试验数据标准化处理第65-66页
     ·输入层、输出层神经元个数的选择第66页
     ·隐藏层节点的选择第66-67页
     ·GA算法优化BP网络的阀值和权值第67-68页
     ·GA-BP网络的训练第68-69页
     ·GA-BP网络模型外推性能检验第69-70页
   ·小结第70-72页
第五章 结论与展望第72-74页
   ·结论第72-73页
     ·脱墨微生物的筛选及鉴定第72页
     ·脱墨条件的优化及脱墨生产工艺的研究第72页
     ·脱墨微生物原生质体的诱变育种第72-73页
     ·基于GA-BP网络优化发酵培养基的建模研究第73页
   ·展望第73-74页
附录第74-78页
参考文献第78-84页
攻读学位期间承担的科研任务与主要成果第84-86页
致谢第86-88页
个人简历第88-89页

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