發(fā)酵（培養(yǎng)）工藝優(yōu)化是尋找低成本高效益的一種技術(shù)，它在于通過(guò)試驗(yàn)和試驗(yàn)結(jié)果分析找到一種適合生產(chǎn)過(guò)程的最佳參數(shù)。發(fā)酵（培養(yǎng)）工藝優(yōu)化的方法有很多，它們之間不是孤立的，而是相互聯(lián)系的，在一種發(fā)酵（培養(yǎng)）中，往往是多種優(yōu)化方法的結(jié)合。為了提高外源蛋白生產(chǎn)水平，人們首先考慮的是菌種的選育或基因工程菌的構(gòu)建。而實(shí)際上，發(fā)酵（培養(yǎng)）工藝的優(yōu)化也同樣非常重要。環(huán)境條件的優(yōu)化是發(fā)酵（培養(yǎng)）過(guò)程中最基本的要求，也是最重要、最難掌握的技術(shù)指標(biāo)。溫度、pH、溶氧、攪拌轉(zhuǎn)速、營(yíng)養(yǎng)物濃度等的優(yōu)化控制，依據(jù)不同的菌種而有所不同。同時(shí)，在生長(zhǎng)的不同階段、生產(chǎn)目的代謝產(chǎn)物的不同時(shí)期，對(duì)環(huán)境條件可能會(huì)有不同的要求。因此，應(yīng)該在生物反應(yīng)器內(nèi)，使溫度、pH、溶氧、攪拌轉(zhuǎn)速等不斷變換，始終為其提供最佳的環(huán)境條件，以提高目的產(chǎn)物的得率。補(bǔ)料分批發(fā)酵技術(shù)是目前在發(fā)酵（培養(yǎng)）工藝優(yōu)化中常用的技術(shù)。該技術(shù)可以有效地減少發(fā)酵過(guò)程中培養(yǎng)基黏度升高引起的傳質(zhì)效率降低、降解物的阻遏和底物的反饋抑制的現(xiàn)象，很好地控制代謝方向，延長(zhǎng)產(chǎn)物合成期和增加代謝物的積累，實(shí)現(xiàn)高密度培養(yǎng)。

工藝優(yōu)化主要包括以下兩個(gè)方面的內(nèi)容：

工程菌生長(zhǎng)需要許多營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)，這些營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)共同影響著細(xì)胞生長(zhǎng)和代謝產(chǎn)物的形成。培養(yǎng)基組成的優(yōu)化就是為了提高發(fā)酵（培養(yǎng)）產(chǎn)率而尋找最優(yōu)的配方組成，如研究不同碳源、氮源、無(wú)機(jī)鹽、微量元素、生長(zhǎng)因子等在發(fā)酵（培養(yǎng)）中的重要作用及針對(duì)這些物質(zhì)濃度及供給方式進(jìn)行優(yōu)化，使得目的產(chǎn)物產(chǎn)量明顯提高，并能降低生產(chǎn)成本。

雖然設(shè)計(jì)培養(yǎng)基配方有一些理論依據(jù)，但是最終的確定是通過(guò)試驗(yàn)的方法獲得。培養(yǎng)基設(shè)計(jì)與優(yōu)化過(guò)程一般要經(jīng)過(guò)以下幾個(gè)步驟：根據(jù)前人的經(jīng)驗(yàn)和所培養(yǎng)的產(chǎn)物，初步確定可能需要的培養(yǎng)基成分；通過(guò)單因子試驗(yàn)最終確定最為適宜的培養(yǎng)基組成及其濃度；最后通過(guò)多因子試驗(yàn)進(jìn)一步優(yōu)化培養(yǎng)基的各種成分及最適濃度。

培養(yǎng)基最終的成分和濃度都是通過(guò)試驗(yàn)獲得的。一般是先進(jìn)行單因素試驗(yàn)確定培養(yǎng)基組分，然后通過(guò)多因素試驗(yàn)確定培養(yǎng)基的組分及其最適濃度。為了精確確定主要影響因子的適宜濃度，首先進(jìn)行單因子試驗(yàn)。對(duì)于多因子試驗(yàn)，為了通過(guò)較少的試驗(yàn)次數(shù)獲得所需的試驗(yàn)結(jié)果，常采用一些試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，如正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)、響應(yīng)面分析、均勻設(shè)計(jì)方法等，并借助SAS、SPSS、Statistics等統(tǒng)計(jì)手段，可以快速完成數(shù)據(jù)的分析、模型構(gòu)建及假設(shè)檢驗(yàn)。而且這些統(tǒng)計(jì)軟件還提供了強(qiáng)大的繪圖能力，可以看到所建模型的三維圖像，得到直觀印象，輕松進(jìn)行最優(yōu)求解，得到優(yōu)化條件。

正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)是研究多因素多水平的一種設(shè)計(jì)方法，它是根據(jù)正交性從全面試驗(yàn)中挑選出部分有代表性的點(diǎn)進(jìn)行試驗(yàn)，通過(guò)合理的試驗(yàn)設(shè)計(jì)，可以用少量的具有代表性的試驗(yàn)來(lái)代替全面試驗(yàn)，較快取得試驗(yàn)結(jié)果，是一種高效率、快速、經(jīng)濟(jì)的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法。

王士杰等人應(yīng)用正交試驗(yàn)研究了bFGF發(fā)酵的各主要影響因素對(duì)于最終產(chǎn)物量和表達(dá)量的關(guān)系，從而確定發(fā)酵的最適工藝條件。結(jié)果表明當(dāng)溫度控制在37℃，pH7.0，發(fā)酵時(shí)間10小時(shí)，調(diào)節(jié)溶解氧在40%～60%之間對(duì)于整個(gè)發(fā)酵過(guò)程是非常有利的（表4-3）。

響應(yīng)面分析方法是數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物，它是以回歸方法作為函數(shù)估算的工具，將多因子試驗(yàn)中的多因子與試驗(yàn)結(jié)果的相互關(guān)系，用多項(xiàng)式近似，把因子與試驗(yàn)結(jié)果（響應(yīng)值）的關(guān)系函數(shù)化，依此可對(duì)函數(shù)的面進(jìn)行分析，研究因子與響應(yīng)值之間、因子與因子之間的相互關(guān)系，并進(jìn)行優(yōu)化。響應(yīng)面方法廣泛應(yīng)用于培養(yǎng)基優(yōu)化和發(fā)酵（培養(yǎng)）條件優(yōu)化中。

王立東、張克誠(chéng)等人應(yīng)用響應(yīng)面法對(duì)武夷菌素發(fā)酵培養(yǎng)基進(jìn)行了優(yōu)化，用于提高農(nóng)用抗生素武夷菌素的效價(jià)。首先用部分因子設(shè)計(jì)法對(duì)培養(yǎng)基中的淀粉、葡萄糖、玉米餅、豆粉餅、化合物A、化合物B、化合物C、MgSO ₄、FeSO ₄等9個(gè)因子進(jìn)行試驗(yàn)。篩選出葡萄糖和豆粉餅有顯著效應(yīng)，應(yīng)用中心組合設(shè)計(jì)法優(yōu)化葡萄糖（X ₂）和豆粉餅（X ₄）的濃度，得到武夷菌素效價(jià)（Y）的二次多項(xiàng)式優(yōu)化模擬模型，Y=6.643＋687.42X ₂＋275.13X ₄-824.69X ₂ ²-122.45X ₂ X ₄-620.94X ₄ ²。由模型求解得知，在葡萄糖為27.2g/L、豆粉餅為31.8g/L時(shí)武夷菌素效價(jià)值最大，在優(yōu)化后的培養(yǎng)基上武夷菌素的效價(jià)可提高到6643μg/m l。

均勻設(shè)計(jì)是將試驗(yàn)點(diǎn)均勻分布在試驗(yàn)范圍內(nèi)，用較少的試驗(yàn)點(diǎn)獲得最多的信息，并結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，將數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分析、判斷，用逐步回歸法建立回歸方程，并進(jìn)行方差分析和顯著性檢驗(yàn)，通過(guò)方程預(yù)報(bào)、等值線圖、曲線圖等數(shù)學(xué)方法，揭示隱含于數(shù)據(jù)中的信息，找出試驗(yàn)條件的最佳組合。它具有試驗(yàn)次數(shù)少、代表性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。正交試驗(yàn)需進(jìn)行b ²次試驗(yàn)，而均勻試驗(yàn)采取每個(gè)因素的每一水平只做一次試驗(yàn)，試驗(yàn)按著均勻試驗(yàn)表安排，只需進(jìn)行b次試驗(yàn)，因此大大減少了試驗(yàn)次數(shù)。均勻設(shè)計(jì)按均勻設(shè)計(jì)表來(lái)安排試驗(yàn)，均勻設(shè)計(jì)表在使用時(shí)最值得注意的是均勻設(shè)計(jì)表中各列的因素水平不能像正交表那樣任意改變次序，而只能按照原來(lái)的次序進(jìn)行平滑，即把原來(lái)的最后一個(gè)水平與第一個(gè)水平銜接起來(lái)，組成一個(gè)封閉圈，然后從任一一處開始定為第一個(gè)水平，按圈的原方向和相反方向依次排出第二、第三水平。蔣毅等應(yīng)用均勻設(shè)計(jì)的方法對(duì)利福霉素鈉發(fā)酵培養(yǎng)基中的氮源配比進(jìn)行優(yōu)化，研究了氮源中各成分對(duì)發(fā)酵效價(jià)的影響，確定各成分的最佳配比并用試驗(yàn)驗(yàn)證，使搖瓶發(fā)酵效價(jià)提高了10%以上，并對(duì)利福霉素鈉產(chǎn)生菌在新、老培養(yǎng)基中的代謝特性進(jìn)行了比較。

工藝參數(shù)的優(yōu)化，即生產(chǎn)過(guò)程中應(yīng)用已優(yōu)化的培養(yǎng)基配方，為了獲得最大的生產(chǎn)率而確定的發(fā)酵最優(yōu)操作參數(shù)，如通過(guò)研究發(fā)酵（培養(yǎng)）過(guò)程中溫度、pH、攪拌速率及供氧等參數(shù)對(duì)生產(chǎn)目標(biāo)代謝產(chǎn)物的影響，采取控制適宜的參數(shù)策略，可有效地提高目的產(chǎn)物轉(zhuǎn)化率和生產(chǎn)率。

用于發(fā)酵工藝控制和優(yōu)化的模型多種多樣，大致可分為三類。第一類是包含代謝網(wǎng)絡(luò)模型在內(nèi)的、細(xì)致考慮到細(xì)胞內(nèi)構(gòu)成成分變化的構(gòu)造模型（structured model）。這類模型可以最真實(shí)可靠地把握過(guò)程的內(nèi)在本質(zhì)和特征，但是由于涉及過(guò)多的狀態(tài)方程式和模型參數(shù)，還因?yàn)榘麅?nèi)物質(zhì)測(cè)量困難等問(wèn)題，難于直接將這類模型用于過(guò)程的控制和優(yōu)化中。第二類是完全基于生物過(guò)程狀態(tài)變量和操作變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)的模型。此種模型考慮的是發(fā)酵過(guò)程某一時(shí)間段內(nèi)狀態(tài)變量和操作變量之間的表現(xiàn)動(dòng)力學(xué)特性，而不考慮過(guò)程的本質(zhì)和各類反應(yīng)的機(jī)制，因此，此種模型是一種純粹的黑箱性質(zhì)的模型。在發(fā)酵過(guò)程控制和優(yōu)化中，兩種黑箱性質(zhì)的模型——回歸模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到了廣泛應(yīng)用。最后一類模型，是介于第一類和第二類模型之間的所謂非構(gòu)造式數(shù)學(xué)模型。這類模型是在發(fā)酵過(guò)程控制和優(yōu)化中使用最廣泛的模型。

華東理工大學(xué)的張嗣良提出了“以細(xì)胞代謝流分析與控制為核心的發(fā)酵工程學(xué)”的觀點(diǎn)。他認(rèn)為，必須高度重視細(xì)胞代謝流分布變化的有關(guān)現(xiàn)象，研究細(xì)胞代謝物質(zhì)流與生物反應(yīng)器物料流變化的相關(guān)性，高度重視細(xì)胞的生長(zhǎng)變化，盡可能多地從生長(zhǎng)變化中作出有實(shí)際價(jià)值的分析，進(jìn)一步建立細(xì)胞生長(zhǎng)變量與生物反應(yīng)器的操作變量及環(huán)境變量三者之間的關(guān)系，以便有效控制細(xì)胞的代謝流，實(shí)現(xiàn)發(fā)酵過(guò)程的優(yōu)化。