響應面法優化植物內生菌產α-葡萄糖苷酶抑制劑的發酵條件

謝皓波，彭樹林，門思琦，明輝輝，林美珍，魏 寧，彭 仁

（江西師范大學生命科學學院，江西 南昌 330022）

響應面法優化植物內生菌產α-葡萄糖苷酶抑制劑的發酵條件

謝皓波，彭樹林，門思琦，明輝輝，林美珍，魏 寧，彭 仁*

（江西師范大學生命科學學院，江西 南昌 330022）

糖尿病是一種多病因的代謝疾病，α-葡萄糖苷酶抑制劑是一類治療糖尿病的藥物。本研究利用植物內生菌蠟狀芽孢桿菌SD6進行發酵產α-葡萄糖苷酶抑制劑，并通過響應面法優化發酵條件。Plackett-Burman試驗結果表明：葡萄糖質量濃度、轉速與溫度對發酵液的α-葡萄糖苷酶抑制率影響顯著，可信度在90%以上。然后釆用Box-Behnken試驗設計對發酵條件進行響應面分析試驗，結果表明：最優條件為葡萄糖質量濃度48.05 g/L、轉速200.44 r/min、溫度27.42 ℃。α-葡萄糖苷酶抑制率的最優理論值為39%。在優化的條件下進行驗證實驗，測得α-葡萄糖苷酶抑制率的實際值為38.52%。模型預測值與實際值的吻合度高，說明該模型可以很好地預測實際發酵情況。

響應面法；α-葡萄糖苷酶抑制劑；植物內生菌

糖尿病是一種多病因的代謝疾病，其特點是慢性高血糖，伴隨因胰島素分泌或作用缺陷引起的糖、脂肪和蛋白質代謝紊亂[1]。世界衛生組織發布的統計數據表明，2000年全球共有1.5 億例糖尿病患者，預計到2025年將突破3 億例，因此糖尿病的治療已經成為全球性的衛生保健問題[2]。

目前，治療糖尿病的常見藥物主要有胰島素及其類似物、胰島素增敏劑和胰島素分泌促進劑等。這些藥物雖能在短期內達到降糖的目的，但長期服用此類藥物會加速胰島組織的老化，損害身體各種器官，從而誘發并發癥[3]。α-葡萄糖苷酶抑制劑是治療糖尿病的另一類藥物。α-葡萄糖苷酶抑制劑依其來源主要劃分為三大類：微生物代謝產物、天然產物提取物及人工化學合成的抑制劑[4]。目前用于臨床的來源于微生物的α-葡萄糖苷酶抑制劑主要有德國拜耳公司研制的阿卡波糖和米格列醇及日本武田制藥公司研制的伏格列波糖[5-7]。國內學者從各種中草藥中篩選α-葡萄糖苷酶抑制劑，他們發現具有葡萄糖苷酶抑制活性的中草藥主要有杜仲、桑葉、虎杖、大黃、知母、茶葉、五味子、山茱萸等[8]。此外，Hohenschutz等[9]首次從栗豆樹的種子中提取到澳栗精胺，它也具有葡萄糖苷酶抑制活性。Wu Ya等[10]合成出來一系列含有羥基、羥甲基和雜原子環的異甜菊醇類化合物。該類化合物具有中等到強烈的葡萄糖苷酶抑制活性，其中一種吲哚衍生物的抑制活性最強，可作為合成葡萄糖苷酶抑制劑的前體物質。在制備α-葡萄糖苷酶抑制劑的方法中，微生物發酵法具有發酵周期短、清潔生產等優點而備受青睞。為了擴大制備α-葡萄糖苷酶抑制劑的菌種來源，本研究在前期工作中首次從栗豆樹種子中篩選到一株能產α-葡萄糖苷酶抑制劑的內生菌蠟狀芽孢桿菌（Bacillus cereus）SD6[11]。為了進一步提高該菌產α-葡萄糖苷酶抑制劑的能力，本研究用響應面法優化該菌產α-葡萄糖苷酶抑制劑的發酵條件，為今后利用該菌開發新的α-葡萄糖苷酶抑制劑奠定良好的基礎。

1 材料與方法

1.1 菌株、培養基與試劑

B. cereus SD6，從栗豆樹種子中分離得到，現保存在中國典型培養物保藏中心，保藏編號為CCTCC NO: M 2015304，該菌株的16S rDNA序列在GenBank的登錄號為KF668650。

斜面培養基：可溶性淀粉2%、KNO31%、K2HPO40.5%、MgSO4·7H2O 0.5%、NaCl 0.5%、FeSO4·H2O 0.001%、瓊脂2%（以上均為質量分數，下同），pH值調至7.4～7.6。

種子培養基：葡萄糖2.1%、(NH4)2SO40.55%、NaCl 0.3%、K2HPO40.1%、MgSO40.1%，pH值調至7.0～7.2。

發酵培養基：葡萄糖2.1%、(NH4)2SO40.55%、NaCl 0.3%、K2HPO40.1%、MgSO40.1%，pH值調至7.0～7.2。

4-硝基苯基-α-D-吡喃葡糖苷（4-nitrophenyl-α-D-glucopyranoside，pNPG） 上海寶曼生物科技有限公司；活性干酵母 廣東丹寶利酵母有限公司；其他試劑均為分析純。

1.2 儀器與設備

手提式壓力蒸汽滅菌鍋 上海博迅實業有限公司；數顯氣浴恒溫振蕩器 常州博遠實驗分析儀器廠；離心機 上海安亭科學儀器廠；超凈工作臺 蘇州安泰空氣技術有限公司；紫外-可見分光光度計 上海元析儀器有限公司。

1.3 方法

1.3.1 B. cereus SD6生長曲線測定[12]

將B. cereus SD6接種至發酵培養基中，30 ℃、180 r/min振蕩培養，每隔3～4 h取樣測定600 nm波長處的吸光度。

1.3.2 α-葡萄糖苷酶的制備[13]

活性干酵母內的α-葡萄糖苷酶活性較高，因此用它制備α-葡萄糖苷酶。稱取10 g活性干酵母，少許水研磨30 min，補足水至200 mL，5 000 r/min離心10min，得到的上清液為α-葡萄糖苷酶溶液。

1.3.3 發酵液對α-葡萄糖苷酶抑制率的測定

α-葡萄糖苷酶抑制率的測定參考Chapdelaine等[14]的方法。在試管中分別加入0.05 mol/L磷酸鹽緩沖液（phosphate buffer solution，PBS，pH 6.8）1 500 μL、α-葡萄糖苷酶溶液150 μL、發酵液300 μL，37 ℃孵育10 min。再加入0.116 mol/L底物pNPG 150 μL，37 ℃反應10 min，最后加入0.1 mol/L碳酸鈉溶液3 000 μL終止反應。由于發酵液含有色素對實驗結果產生影響，因此每個樣品還要測定背景吸收，其中以PBS代替底物溶液進行測定。為了計算出抑制率，還需要測定不加發酵液（即以PBS代替發酵液）時反應體系在410 nm波長處的吸光度。發酵液對α-葡萄糖苷酶抑制率的計算公式如下：

式中：A1為不加發酵液體系的吸光度；A2為加發酵液體系的吸光度；A3為背景吸光度。

1.3.4 響應面法優化產α-葡萄糖苷酶抑制劑的發酵條件[15]

1.3.4.1 Plackett-Burman試驗設計

根據B. cereus SD6生長所需營養素的基本原則和發酵影響一般規律，參考B. cereus SD6的生長曲線，結合前期實驗[11]，本研究使用N=12的試驗設計，對葡萄糖質量濃度、硫酸銨質量濃度、初始pH值、溫度、轉速5 個因素進行考察，每個因素選兩水平，響應值為α-葡萄糖苷酶抑制率。另設3 個虛擬列，以考察試驗誤差。

1.3.4.2 最陡爬坡試驗

響應面擬合方程只在考察的緊接鄰域里才充分接近真實情形，所以要先逼近最佳值區域后才能建立有效的響應面擬合方程，由Plackett-Burman試驗結果設計主要因素的最陡爬坡路徑，根據主要因素效應正負、大小的比例設定它們的變化方向與步長，從而快速、經濟地逼近最佳值區域。

1.3.4.3 響應面試驗優化培養條件

根據Plackett-Burman試驗與最陡爬坡試驗確定因素與水平，釆用Box-Behnken試驗設計對發酵培養基進行三因素三水平的響應面優化試驗。包括12 個析因實驗和3 個中心組合試驗。響應面優化二階回歸分析模型為：

利用統計軟件MINITAB對試驗數據進行二次多項回歸擬合，建立二次響應面回歸模型，并求出最優影響因子水平。

1.3.4.4 驗證實驗

根據響應面優化試驗得到的最優發酵條件進行B. cereus SD6發酵培養，驗證模型預測值與實驗實際值的吻合度。

2 結果與分析

2.1 B. cereus SD6的生長曲線

在微生物生長曲線中，微生物產生代謝產物多在對數期末期或穩定期。通過測定微生物生長曲線可以為優化微生物的發酵條件提供指導[16]。B. cereus SD6的生長曲線見圖1。B. cereus SD6的遲滯期是11 h，在第14小時進入穩定期。

圖1 1 B. cereus reus SD6的生長曲線Fig.1 Growth curve of Bacillus cereus SD6

2.2 Plackett-Burman試驗和最陡爬坡試驗篩選結果

對試驗結果進行分析，計算得出各因素的t值和比較得出可信度水平。一般選擇可信度＞90%的因素作為主要影響因素。Plackett-Burman試驗設計與結果見表1，各因素主效應分析結果見表2。由各因素效應分析結果可知：在B. cereus SD6產α-葡萄糖苷酶抑制劑過程中，其顯著性按大小依次排列為葡萄糖質量濃度、轉速、溫度、初始pH值與(NH4)2SO4質量濃度，葡萄糖質量濃度、轉速與溫度對抑制率影響顯著，可信度在90%以上，可作為主要影響因素進行最陡爬坡試驗。其他次要因素取值則根據效應正負選定，正取較高值，負取較低值。由Plackett-Burman試驗結果確定葡萄糖質量濃度、轉速有顯著正效應，應增大，溫度具有顯著負效應，應減小。

表1 Plackett-Burman試驗設計與結果Table 1 Plackett-Burman design with experimental results

表2 Plackett-Burman試驗因素效應分析結果Table 2 Signifi cance test of factors involved in Plackett-Burman design

表3 最陡爬坡試驗結果Table 3 Results of steepest ascent experiments

由表3可知，最優發酵條件可能在試驗3與試驗4之間，且試驗4更接近最優條件，故以試驗4為中心點進行Box-Behnken試驗。

2.3 響應面試驗設計優化培養條件

根據上述結果釆用Box-Behnken試驗設計對發酵培養基進行三因素三水平的響應面分析試驗，包括12 個析因實驗和3 個中心試驗。以x1葡萄糖質量濃度/（g/L）、x2溫度/℃、x3轉速/（r/min）為自變量，經過編碼轉換可得：X1=（x1－46）/5，X2=（x2－28）/4，X3=（x3－195）/15。三因素三水平的Box-Behnken試驗設計及結果見表4。

表4 三因素三水平的Box-Behnken試驗設計及結果Table 4 Box-Behnken design with experimental results

利用統計軟件MINTAB 15對數據進行二次多項回歸擬合。建立二次響應面回歸模型，尋求最優相應因子水平，所得的分析結果見表5。由表5可知，利用MINITAB擬合試驗數據得到α-葡萄糖苷酶抑制率對葡萄糖質量濃度、溫度、轉速的三元二次回歸方程：Y= 0.357 1+0.015 3X1－0.020 0X2+0.007 6X3－0.022 7X12－0.045 4X22－0.024 8X32－0.026 3X1X2－0.001 5X1X3－0.013 7X2X3。X1、X2、X3分別為葡萄糖質量濃度、溫度和轉速的編碼水平。回歸分析顯著性檢驗表明，方程的F值＞F0.01（9,5），該模型失擬不顯著。為了求得最佳培養條件，用所得的回歸方程分別對各自變量求一階偏導數。并分別令得三元一次方程組，并解出X1=0.409 7、X2=－0.146 2、X3= 0.362 4，即當葡萄糖質量濃度為48.05 g/L、溫度為27.42 ℃、轉速為200.44 r/min時，發酵液的理論α-葡萄糖苷酶抑制率為39%。

表5 Box-Behnken試驗結果回歸分析Table 5 Regression analysis of the experimental results from Box-Behnken design

根據三元二次回歸方程，利用MINITAB繪出響應面分析圖及其等高線，如圖2～4所示。

圖2 葡萄糖質量濃度和溫度對α-葡萄糖苷酶抑制率影響的響應曲面圖和等高線圖Fig.2 Surface and contour plots for the effects of glucose concentration and temperature on inhibitory rate against α-glucosidase

圖3 葡萄糖質量濃度和轉速對α-葡萄糖苷酶抑制率影響的響應曲面圖和等高線圖Fig.3 Surface and contour plots fore the effects of glucose concentration and rotation speed on inhibitory rate against α-glucosidase

圖4 溫度和轉速對α-葡萄糖苷酶抑制率影響的響應曲面圖和等高線圖Fig.4 Surface and contour plots for the effects of temperature and rotation speed on inhibitory rate against α-glucosidase

每個響應曲面或等高線圖代表著兩個獨立變量間的相互作用，可以非常直觀地看到因素交互作用對響應值影響的變化趨勢。葡萄糖質量濃度與轉速的等高線近似正圓形，這說明它們間的交互作用是不顯著的。而葡萄糖質量濃度與溫度、溫度與轉速的等高線則呈橢圓形，說明因素之間交互作用顯著。

2.4 驗證實驗結果

用響應面優化過的最優條件（為方便操作，取葡萄糖質量濃度為48.05 g/L、溫度為27.4 ℃、轉速為200 r/min）進行驗證實驗，測得α-葡萄糖苷酶抑制率為38.52%。驗證模型預測值與實驗真實值的吻合度高，說明該模型可以很好地預測實際發酵情況。

3 討 論

α-葡萄糖苷酶抑制劑是治療糖尿病的一類藥物。α-葡萄糖苷酶抑制劑的成分多樣，如白背三七中的多糖、虎杖中的糖類和鞣質、杜仲中的槲皮素、知母中的皂苷等[17-20]。α-葡萄糖苷酶抑制劑的制備方法也有多種，從微生物中篩選α-葡萄糖苷酶抑制劑在近年來已成為比較活躍的領域之一。阿卡波糖是直接從游動放線菌的次級代謝產物中提取、分離得到的[21]，伏格列波糖和米格列醇則是分別對放線菌和芽孢桿菌的次級代謝活性產物進行結構改造而得到[22-23]。郎國竣[12]從土壤中篩選出可抑制α-葡萄糖苷酶活性的微生物。該菌株為鏈霉菌屬，與小白鏈霉菌16S rDNA序列同源性達到98%以上。楊明琰等[24]也從土壤中篩選出一株對豬胰淀粉酶和α-葡萄糖苷酶同時具有強烈抑制作用的菌株D0406，其每毫升發酵液的抑制活性約相當于0.6 mg阿卡波糖的抑制活性，鑒定結果表明菌株D0406為鏈霉菌屬。倪孟祥等[25]從海洋微生物中分離出α-葡萄糖苷酶抑制劑產生菌6 株。其中菌株N-1的代謝產物對α-葡萄糖苷酶的抑制作用最強，每毫升N-1樣品液中含有的活性代謝產物對α-葡萄糖苷酶的抑制作用相當于5 mg的阿卡波糖對α-葡萄糖苷酶的抑制作用。本研究利用從栗豆樹種子中篩選得到的植物內生菌B. cereus SD6進行發酵產α-葡萄糖苷酶抑制劑，通過響應面法優化發酵條件后，300 μL發酵液對α-葡萄糖苷酶抑制率為38.52%，是未優化前α-葡萄糖苷酶抑制率（23.21%）的1.66倍，并且高于0.6 mg/mL阿卡波糖溶液對釀酒酵母α-葡萄糖苷酶的抑制率（25.70%）[11]。

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Optimization of Fermentation Conditions of Endophyte for Producing α-Glucosidase Inhibitor by Response Surface Methodology

XIE Haobo, PENG Shulin, MEN Siqi, MING Huihui, LIN Meizhen, WEI Ning, PENG Ren*
(College of Life Science, Jiangxi Normal University, Nanchang 330022, China)

The fermentation conditions for producing α-glucosidase inhibitor by an endophyte named Bacillus cereus SD6 were optimized using response surface methodology in the present study. The results of Plackett-Burman experiments showed that glucose concentration, rotation speed and temperature had signifi cant effects on the inhibition of α-glucosidase by fermentation liquid, with more than 90% confi dence. Bex-Behnken experiments were applied for the optimization of the fermentation conditions through response surface analysis. The optimal conditions for glucose concentration, rotation speed and fermentation temperature were determined as 48.05 g/L, 200.44 r/min and 27.42 ℃, respectively. Under these fermentation conditions, the maximum predicted inhibitory rate of the fermentation liquid against α-glucosidase was 39%, agreeing with the experimental value of 38.52%. The good consistency indicated the feasibility of the developed prediction model.

response surface methodology; α-glucosidase inhibitors; endophyte

TQ92

A

1002-6630（2015）19-0217-05

10.7506/spkx1002-6630-201519039

2015-04-14

謝皓波（1994-），男，本科生，研究方向為生物化學。E-mail：740834602@qq.com

*通信作者：彭仁（1972-），男，副教授，博士，研究方向為生物化學。E-mail：renpeng@jxnu.edu.cn