基于人工神經網絡耦聯遺傳算法（BP-GA）優化干酪乳桿菌LTL1361凍干保護劑配方

張曦予，李銳定，莫明規，梅麗華，劉玉萍，朱雯君，李全陽,

（1.廣西大學輕工與食品工程學院，廣西南寧 500004；2.柳州市康小樂牛奶有限公司，廣西柳州 545007；3.柳州市十二中學，廣西柳州 545026）

益生菌是一類人體攝入后能夠改善胃腸道功能、增強免疫力并且提高人體對食物營養吸收的活體微生物。干酪乳桿菌是一種重要的益生菌，在2001年就被國家衛生部公布為可食用菌株，風靡世界的養樂多代田株和張猛等的Zhang都是干酪乳桿菌。研究表明，干酪乳桿菌可以很好地定植于人體腸道上皮細胞并通過代謝產生短鏈脂肪酸等，使腸道環境pH降低，從而有效地抑制相關致病菌在腸道內的生長繁殖，因此與干酪乳桿菌相關的益生產品在市場上得到了廣泛認可和應用。

真空冷凍干燥是在真空條件下，使水分直接氣化而脫離物質，從而延長物料的貯藏期并保持其活性的一種技術，也是目前制備高質量乳酸菌制劑的重要方法之一。但在進行真空冷凍干燥過程中，由于多種因素變化而造成菌體細胞的損傷從而導致菌體活性降低甚至死亡，這就需要加入相應的凍干保護劑以此減緩冷凍干燥過程對菌體造成的損傷。凍干保護劑類型主要分為糖類、蛋白質類、醇類、氨基酸類以及抗氧化物類，醇類與糖類可以通過替代水在菌體表面形成氫鍵，以此來保護細胞膜的穩定，減少凍干過程造成的損害；氨基酸類保護劑通過進入細胞，抑制細胞內冰晶的生長以此來減緩凍干過程對細胞的損害；蛋白質類保護劑在細胞表面形成蛋白膜，降低加工過程對于菌體的影響。相關研究表明，依據不同類型的菌種進行不同的保護劑組合可以提高在真空冷凍過程中菌株的活性及存活率。

選擇合適的凍干保護劑組合可以更好地提高菌種真空冷凍干燥后的存活率，但由于不同菌株在冷凍干燥過程中生理生化反應不同，并且復配保護劑成分復雜，與菌株的凍干存活率呈現非線性關系，傳統的優化模型不能很好地完成此類凍干保護劑的篩選工作。而人工神經網絡能很好地解決復雜非線性關系的問題，其中，誤差反向傳播神經網絡（Error Back Propagation Neural Network，BPN）作為人工神經網絡（Artificial Neural Network，ANN）中最具廣泛性和代表性的一種模型，該模型可以在物理結構上對人體大腦進行模擬。通過輸入數據即可進行自主學習訓練與模擬，擬合程度高，在處理非線性關系時具有顯著優勢。遺傳算法（Genetic Algorithms，GA）是基于Darwin自然選擇學說以及Mendel遺傳定律的全局尋優算法，可以不需要知道目標的具體數學模型而模擬出最優解。研究表明，利用BP神經網絡與遺傳算法相結合進行全局尋優，與傳統的回歸模型相比具有更高的準確性。郭慧慧利用BP神經網絡遺傳算法模型對蘇云金芽胞桿菌發酵培養基進行優化，研究發現與響應面試驗優化相比，BP-GA模型優化后的發酵培養基產孢量比響應面試驗優化結果高出7.7%；王恒的研究發現，在優化馬尾松樹脂降解發酵培養基時，經過BP神經網絡優化培養基的降解效率比響應面試驗優化結果高出4.9%。目前，BP-GA已經廣泛應用在發酵培養基優化方面，但對于乳酸菌的凍干保護劑配方優化方面應用較少。

為此，本試驗以提高干酪乳桿菌LTL1361的凍干存活率為目標，探究單因素實驗對菌株存活率的影響，通過Plackett-Burman試驗設計找出主效應因子，采用BP-GA神經網絡擬合出干酪乳桿菌LTL1361凍干保護劑的最優復配配方，探求具有高凍干存活率的干酪乳桿菌凍干制劑，以期為干酪乳桿菌LTL1361后續工業化生產提供基礎與參考。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

干酪乳桿菌LTL1361（LTL 1361） 由本團隊分離篩選自廣西巴馬瑤族自治縣健康百歲老人的糞便，已保藏于中國典型培養物保藏中心（保藏號：CCTCC NO：M2019018）；MRS 液體培養基（大豆蛋白胨10 g/L，酵母浸提粉5 g/L，牛肉膏10 g/L，葡萄糖20 g/L,乙酸鈉5 g/L，檸檬酸銨2 g/L，磷酸氫二鉀 2 g/L，MgSO?7HO 0.58 g/L, MnSO?4HO 0.25 g/L，吐溫80 1 g/L） 北京奧博星生物技術有限公司；MRS固體培養基（在MRS液體培養基的基礎上添加15 g/L瓊脂） 北京奧博星生物技術有限公司；蔗糖、海藻糖、麥芽糊精、葡萄糖、谷氨酸、半胱氨酸、抗壞血酸、山梨醇、甘油、甘露醇 標準品，廣東康達生物科技有限公司；脫脂乳 內蒙古伊利實業集團股份有限公司；低聚異麥芽糖、低聚木糖、水蘇糖、菊粉 山東齊魯生物科技有限公司；其它試劑 均為國產分析純。

Lyo Quest真空冷凍干燥機 南京新飛達光電科學技術有限公司；DHP-9272D電熱恒溫培養箱上海齊欣科學儀器有限公司；GR85DP立式自動壓力蒸汽滅菌鍋 致微（廈門）儀器有限公司；TG16W高速離心機 湖南湘儀試驗室儀器開發有限公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 菌種活化 將保存于-80 ℃冰箱的干酪乳桿菌LTL1361冷凍菌株放置于無菌條件下，室溫解凍，菌液劃線培養于MRS固體培養基，并放置于37 ℃恒溫培養箱進行24 h的活化培養。取平板上的單菌落接入MRS液體培養基中于37 ℃恒溫培養12 h。

1.2.2 干酪乳桿菌LTL1361的真空冷凍干燥工藝流程 參考文獻[19]進行干酪乳桿菌LTL1361菌株真空冷凍干燥處理。首先將干酪乳桿菌LTL1361經MRS固體培養基活化，并以2%的接種量接種于MRS液態培養基中。于37 ℃恒溫培養12 h后，4000 r/min、4 ℃離心10 min，棄去上清液并以無菌的生理鹽水洗滌兩次，得到菌泥。將菌泥與凍干保護劑按照10:1的比例均勻混合后進行分裝，并置于-80 ℃進行4 h的預凍，預凍結束后放入真空冷凍干燥機 24 h 的凍干（-50 ℃，真空度＜15 Pa），得到呈現絮狀干燥的凍干菌劑。

1.2.3 單因素實驗 研究表明，脫脂乳作為單一保護劑或者復合保護劑都對菌株有較好的保護作用，因此將其作為本實驗的基礎凍干保護劑將有利于提高菌株的凍干存活率。按照1.2.2的方法制備凍干菌劑，以菌株的凍干存活率為指標探究不同濃度脫脂乳（0%、6%、8%、10%、12%、14%）對干酪乳桿菌LTL1361凍干后活力的影響。再以脫脂乳最佳濃度為固定條件，分別添加不同濃度的糖類（2%、4%、6%、8%、10%）、多元醇（1%、2%、3%、4%、5%）、益生元（2%、4%、6%、8%、10%）、氨基酸（0.4%、0.6%、0.8%、1.0%、1.2%）、抗壞血酸（0、0.5%、1.0%、1.5%、2.0%、2.5%）等，探索不同濃度種類保護劑對干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率的影響，找出最適宜的保護劑濃度，同時設置只添加脫脂乳組作為空白對照組。

1.2.4 Plackett-Burman試驗設計 將濃度為10%脫脂乳作為基礎保護劑，同時根據2.1中的單因素實驗結果，以干酪乳桿菌LTL1361的凍干存活率為響應值，評價海藻糖、谷氨酸、低聚木糖、抗壞血酸及甘露醇5個影響因素，篩選出影響凍干存活率的顯著因素，每個因素取最低（-1）和最高（1）兩個水平，共12組試驗。試驗因素和水平取值見表1。

表1 Plackett-Burman試驗設計因素及水平Table 1 Factors and level of Plackett-Burman experimental design

1.2.5 Box-Behnken試驗設計 依據Plackett-Burman試驗所得結果，選擇脫脂乳濃度（A）、海藻糖濃度（B）、谷氨酸濃度（C）以及甘露醇濃度（D）作為Box-Behnken試驗的自變量，以干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率為響應值進行試驗設計。干酪乳桿菌LTL1361的Box-Behnken設計方案如表2所示。

表2 Box-Behnken試驗設計因素與水平Table 2 Box-Behnken test design factors and level

1.2.6 凍干存活率的測定 將得到的凍干粉用無菌生理鹽水與凍干前等體積復水，并充分振蕩混勻，準確吸取100 μL菌懸液按合適的3個稀釋倍數進行稀釋并分別涂布在MRS固體培養基后計數。凍干存活率（Lyophilisation Survival Rate，LS，%）的計算公式如式（1）所示：

式中：LS表示凍干后的存活率，%；N表示凍干后的活菌數，CFU/mL；N表示凍干前的活菌數，CFU/mL。

1.2.7 BP神經網絡構建 參考文獻[21]中的方法并稍作修改，采用由輸入層、隱藏層和輸出層構建的三層BP神經網絡模型。將通過單因素實驗和Plackett-Burman試驗確定的脫脂乳、海藻糖、谷氨酸以及甘露醇的濃度作為BP神經網絡模型的輸入層神經元，菌株的凍干存活率為輸出層神經元，利用經驗公式（2）計算出隱含層的節點數，從而構建4-m-1的網絡結構，具體BP神經網絡運行流程圖如圖1所示。選取80%的Box-Behnken數據用于訓練，10%用于測試，10%用于驗證，以完成BP人工神經網絡的自我學習訓練和預測。

圖1 BP神經網絡運行示意圖Fig.1 Schematic diagram of BP neural network operation

式中：M表示隱含層節點數；N表示輸入層節點數；L表示輸出層節點數；a表示[1,10]的常數。

1.2.8 遺傳算法（GA）進行凍干保護劑配方尋優 基于1.2.7所構建的BP神經網絡，將其與GA結合構建BP-GA模型對干酪乳桿菌LTL1361的凍干保護劑配方尋優。設置最大遺傳代數為100，變量的二進制位數為8，變異概率為0.01，交叉概率為0.8，代溝0.25，運行Matlab R2019b程序，得到每代種群平均適應度變化結果，以此尋找到函數的全局最優值。

1.2.9 響應面與BP-GA神經網絡優化模型比較依據鄒立飛等的研究方法，通過比較均方根誤差（Root mean square error，RMSE）、平均絕對偏差（Mean Absolute Error，MAE）和決定系數（）的大小來判斷模型預測值與真實值差異性以及模型的可靠性，當RMSE以及MAE越小，越接近1時說明模型的可靠性以及擬合性更強。

1.3 數據處理

Design Expert V10.0.7軟件分別進行Plackett-Burman試驗和響應面試驗設計以及結果分析；SPSS 25和Graphpad Prism 7.0軟件用于顯著性分析和作圖；Matlab R2019b軟件用于BP-GA神經網絡構建的實現。為保證試驗的準確性，每次試驗進行三次平行試驗并用其平均值進行分析運算。

2 結果與分析

2.1 單因素實驗結果

2.1.1 脫脂乳粉添加量對干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率的影響 由圖2可以看出，添加了脫脂乳作為保護劑的菌株凍干存活率顯著高于未添加保護劑組的菌株凍干存活率（＜0.05）。且隨著脫脂乳濃度的增加，干酪乳桿菌LTL1361的凍干存活率呈現先增大后減小的趨勢。當脫脂乳濃度較低時，菌株進行冷凍干燥處理，由于脫脂乳不足以完全覆蓋菌株細胞，導致細胞有一部分裸露在環境中，此時脫脂乳的保護效果不佳，菌株的凍干存活率較低。當脫脂乳濃度過量，導致體系滲透壓升高，細胞結構被破壞，凍干存活率下降，過高或過低的脫脂乳含量都在一定程度上影響著菌株的凍干存活率。當脫脂乳濃度達到10%時，干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率達到最大值43.33%±1.54%；因此，脫脂乳的最佳添加量為10%。

圖2 脫脂乳粉添加量對干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率的影響Fig.2 Effect of skim milk powder addition on survival rate of Lactobacillus casei LTL1361 during lyophilization

2.1.2 不同糖類添加量對干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率的影響 由圖3可以看出，海藻糖對干酪乳桿菌LTL1361菌株的保護效果顯著優于其他糖類物質（＜0.05），并隨著海藻糖濃度的不斷增大，干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率呈現先增大后減少的趨勢，當海藻糖濃度為8%時，干酪乳桿菌LTL1361的凍干存活率達到最大值73.67%±2.34%，；過高濃度引起細胞內外滲透壓失衡，導致細胞脫水，而過低的海藻糖濃度不能充分代替脫去的水分子與磷脂分子結合，降低了對細胞膜穩定性的維持效果，過高或過低濃度對菌株的凍干保護效果均不佳。當海藻糖濃度在6%～10%范圍內時，海藻糖能很好地維持細胞膜的穩定性，此時凍干保護效果最佳，因此選擇海藻糖濃度為6%～10%進行下一步實驗。

圖3 糖類物質添加量對干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率的影響Fig.3 Effect of carbohydrate addition on survival rate of Lactobacillus casei LTL1361 during lyophilization

2.1.3 不同醇類添加量對干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率的影響 從圖4可以看出，添加了多元醇作為凍干保護劑的菌株凍干存活率都顯著高于對照組（＜0.05），這可能是由于醇類物質作為滲透性保護劑能進入細胞抑制冰晶的生成，從而減緩了冷凍干燥過程對細胞的損傷。醇類物質的凍干存活率均上升到最大值后緩慢下降，這可能是由于醇類物質濃度過高時，導致胞內溶質過多，此時細胞內外滲透壓失衡，細胞結構遭到破壞，菌株活力下降。醇類物質的凍干存活率均呈現先上升后逐步下降的變化趨勢。對比發現甘露醇對干酪乳桿菌LTL1361的凍干保護效果顯著高于其他醇類物質（0.05）且在添加量為3%時達到凍干存活率最大值68.4%。同時，當甘露醇濃度在2%和4%時對菌株的保護效果均明顯高于其他濃度。綜上所述，選擇濃度范圍在2%～4%甘露醇進行下一步實驗。

圖4 醇類物質添加量對干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率的影響Fig.4 Effects of alcohol addition on survival rate of Lactobacillus casei LTL1361 during lyophilization

2.1.4 不同益生元類添加量對干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率的影響 由圖5可以看出，添加了益生元作為凍干保護劑的菌株凍干存活率都顯著高于對照組（＜0.05），這可能是由于益生元通過在菌株細胞膜表面形成覆蓋層，在一定程度上能維持菌株細胞膜表面溶劑化，減少菌株在冷凍干燥過程中胞內水分外流的現象，保持了菌株活性。益生元濃度過高或過低都會影響菌株的凍干存活率，濃度過高時會引起細胞內外滲透壓失衡，胞內水分向外滲透，菌株的存活率明顯下降，而濃度過低時由于益生元不能很好地“包裹”細胞，造成細胞損傷、菌株死亡。因此，選擇合適的濃度對提高菌株存活率有重要影響。通過對比可知，低聚木糖對于菌體的保護效果顯著高于其他益生元（＜0.05），在6%的濃度時凍干存活率達到最高64.67%±1.89%，低聚木糖濃度在4%和8%時對菌株的保護作用也較為明顯。綜上，選擇濃度范圍為4%～8%的低聚木糖進行下一步試驗探究。

圖5 益生元類物質添加量對干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率的影響Fig.5 Effects of prebiotics addition on survival rate of Lactobacillus casei LTL1361 during lyophilization

2.1.5 不同氨基酸類添加量對干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率的影響 通過圖6可知，添加氨基酸類物質作為保護劑的菌株存活率顯著高于對照組菌株存活率（＜0.05），這可能是由于氨基酸類物質能更好地與菌株細胞中的蛋白質相結合，當進行脫水處理時能較好地穩定蛋白質結構，避免因環境失水造成的蛋白質凝集現象，從而起到對菌株的保護作用。隨著氨基酸濃度的上升，凍干存活率呈現先上升后下降的趨勢，這可能是由于進入胞內的氨基酸類物質過多而造成細胞蛋白質結構遭到破壞，細胞穩定性下降，導致菌株死亡。相較谷氨酸與半胱氨酸，谷氨酸的冷凍保護效果顯著高于（0.05）半胱氨酸并在0.8%濃度時保護效果最好，凍干存活率達到69.47%±0.76%。同時，當半胱氨酸濃度在0.6%和1.0%時對菌株保護效果也較好，綜合選擇0.6%～1.0%濃度的谷氨酸進行下一步實驗。

圖6 氨基酸類物質添加量對干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率的影響Fig.6 Effect of amino acid addition on survival rate of Lactobacillus casei LTL1361 during lyophilization

2.1.6 抗壞血酸不同添加量對干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率的影響 由圖7可以看出，添加了抗壞血酸作為保護劑的菌株凍干存活率顯著高于對照組（＜0.05），這可能是由于抗壞血酸屬于滲透性小分子保護劑，同時具有抗氧化功能，能減少冷凍干燥過程對菌株造成的氧化損傷，維持菌株活性。隨著抗壞血酸濃度不斷上升，在1.0%濃度時達到最大的凍干存活率66.43%±1.67%，之后菌株凍干存活率有所下降，這是由于抗壞血酸濃度過高會影響菌株自身內部的代謝，從而影響菌株存活率。對比可知，當抗壞血酸濃度在0.5%和1.5%時，菌株的凍干存活率也較高，對菌株的保護效果較好。因此，選擇0.5%～1.5%濃度范圍的抗壞血酸作為凍干保護劑進行下一步試驗。

圖7 抗壞血酸不同添加量對干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率的影響Fig.7 Effects of ascorbic acid addition on survival rate of Lactobacillus casei LTL1361 during lyophilization

綜上所述，本試驗選擇海藻糖、抗壞血酸、甘露醇、谷氨酸以及低聚木糖進行下一步的優化試驗。

2.2 影響干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率的關鍵因素的確定

結合單因素實驗結果，選定N=12的Plackett-Burman試驗設計，其試驗設計以及結果如表3所示。采用Design Expert V10.0.7軟件對表3中的數據進行分析，得到以LTL1361凍干存活率為響應值的最優方程為式（3）。

表3 Plackett-Burman試驗設計因素及水平Table 3 Factors and level of Plackett-Burman experimental design

式中：Y表示凍干存活率，%；X表示海藻糖濃度，%；X表示低聚木糖濃度，%；X表示谷氨酸濃度，%；X表示抗壞血酸濃度，%；X表示甘露醇濃度，%。

由表4可以看出，此模型的值小于0.01，表明該擬合模型極顯著。通過顯著性分析結果可知，海藻糖、谷氨酸以及甘露醇這三種物質的＞＜0.01說明這三個因素對菌株凍干存活率的影響極顯著，且對干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率的影響大小排序為：海藻糖＞谷氨酸＞甘露醇，均為正向效應。因此，在響應面優化及人工神經網絡優化試驗中重點考察上述三個因素及基礎保護劑（脫脂乳）之間的交互作用對干酪乳桿菌LTL1361菌株凍干存活率的影響。

表4 Plackett-Burman試驗方差分析結果Table 4 Analysis of variance result of Plackett-Burman experimental

2.3 響應面試驗優化

在Plackett-Burman試驗的基礎上進一步設計Box-Behnken試驗，進行了N=29的四因素三水平的響應面分析試驗，所得的試驗設計和結果見表5與表6。以干酪乳桿菌LTL1361的凍干存活率為響應值，對試驗所得的結果進行擬合分析，得到二元多次項回歸方程如下：Y=84.67+0.47A+2.17B+0.38C+2.57D+5.57AB+1.64AC+2.29AD-0.27BC-2.28BD+0.07CD-7.75A-4.83B-6.54C-1.73D，式中Y表示凍干存活率。由表6可知模型的＜0.01，說明模型中多元回歸關系極顯著，失擬項值為0.1472（＞0.05）失擬不顯著，說明方程擬合充分，實驗誤差小，可以較好的表現響應值與各因素間的關系。該模型=0.9148，說明回歸方程與實驗數據的擬合程度達到91.48%。綜上所述，該回歸方程可以用來確定凍干保護劑的最優配比。通過Design Expert V 10.0.7軟件進行計算，得到最佳配比為脫脂乳10.529%、海藻糖8.212%、谷氨酸0.807%及甘露醇3.842%時，干酪乳桿菌LTL1361的凍干存活率到達最大為86.84%，驗證條件為脫脂乳10.50%、海藻糖8.20%、谷氨酸0.80%和甘露醇3.8%，在此條件下進行三次試驗驗證，得到實際凍干存活率為85.93%±0.45%。

表5 Box-Behnken試驗設計的因素及水平Table 5 Factors and levels of Box-Behnken experimental design

表6 Box-Behnken響應面試驗的回歸模型及方差分析Table 6 Regression model and variance analysis of Box-Behnken response surface test

2.4 BP神經網絡構建與結果

2.4.1 BP神經網絡構建 利用Matlab R2019b軟件對Box-Behnken試驗結果進行BP神經網絡分析，以“tansig”、“purelin”函數分別作為輸入層與隱含層的傳遞函數以及隱含層和輸出層之間的傳遞函數，“trainlm”作為訓練函數，構建三層BP神經網絡模型。以脫脂乳、海藻糖、谷氨酸以及甘露醇的濃度作為4個輸入神經元，中間一個隱藏層，以凍干存活率作為一個輸出神經元。其中，隱藏層神經元數M由式（2）賦予其實際意義，得取值范圍為[3,13]。經過10000次訓練，訓練步長為10，動量因子為0.1，訓練到目標誤差為0.0001時停止訓練，得到隱藏層中含有12個神經元時測試集MSE最小和最大。由此得到本試驗構建最佳的網絡拓撲結構為4-12-1，如圖8所示。

圖8 BP神經網絡拓撲結構Fig.8 BP neural network topology

2.4.2 BP神經網絡構建結果 利用上述構建的BP神經網絡對試驗數據集進行訓練，其中，相關系數值表示BP人工神經網路模型與輸出結果的擬合度。在最佳神經網絡模型的基礎上，將試驗的實際測試值與模型訓練、驗證值進行比較。由圖9可以看出試驗真實值與訓練、驗證值得擬合效果以及相關性系數，訓練數據、驗證數據、測試數據以及所有數據的相關系數分別為0.9980、0.9983、0.9446以及0.9874。上述四種樣本的相關系數都達到0.90以上，說明構建的BP模型對于訓練、驗證、測試樣本都具有很好的擬合能力。綜上所述，構建的BP人工神經網絡模型對于試驗結果有良好的預測性，因此可以用此模型對干酪乳桿菌LTL1361凍干保護劑配方進行優化。

圖9 訓練、驗證、測試以及所有數據與BP神經網絡仿真輸出值的擬合效果Fig.9 Training, validation, testing and fit of all data to the BP neural network simulation output values

2.5 遺傳算法優化結果

在上述工作的基礎上，利用BP神經網絡調節函數的適應度，并以干酪乳桿菌LTL1361的凍干存活率作為輸出值，將BP神經網絡與遺傳算法進行耦聯對凍干保護劑配比進行全局尋優，依據試驗方法1.2.8來設置遺傳算法尋優過程的參數，尋優過程如圖10，圖中最優價值為凍干存活率（%）的倒數。從圖中可知，進行遺傳算法模擬生物在進化過程中所經歷的自然選擇壓力，適應度曲線在遺傳模擬進行近80代之后趨于平穩，得到最優價值為0.011252，經計算干酪乳桿菌LTL1361凍干存活率最大預測值88.87%。此時的最佳凍干保護劑配方為：脫脂乳10.32%、海藻糖6.73%、谷氨酸0.84%和甘露醇3.98%。驗證試驗選擇保護劑濃度為10.3%、6.7%、0.8%以及4.0%，測得凍干存活率為89.56%±1.83%。

圖10 遺傳算法100次迭代尋優結果Fig.10 Results of optimization with 100 iterations of genetic algorithm

2.6 響應面與BP-GA神經網絡優化模型比較

2.6.1 響應面法與BP-GA神經網絡預測能力的比較通過表7可知，響應面的RMSE、MAE、分別為1.4489、1.1411、0.9148，神經網絡的RMSE、MAE、分別為0.8565、0.6035、0.9650。模型中的RMSE、MAE以及能較好地反映模型的擬合程度，RMSE、MAE值越小、值越大時，模型的擬合效果越好，擬合誤差越小。通過對比可知，BP-GA神經網絡的RMSE以及MAE均明顯小于響應面對應值，且神經網絡模型的值高于響應面的值。因此，BPGA神經網絡優化模型比響應面優化模型的擬合效果更好，預測結果更準確。該結果與人工神經網絡、響應面法在不同領域應用結果類似。

表7 響應面法與BP-GA神經網絡預測能力的比較Table 7 Comparison of prediction ability between response surface method and BP-GA neural network

2.6.2 響應面法與BP-GA神經網絡預測值與實際值比較 由表8可知，BP-GA神經網絡預測值與實際值分別比響應面優化模型對應值高出2.03%與3.63%，且BP-GA神經網絡模型的相對誤差明顯低于響應面模型，這說明用神經網絡模型優化保護劑配方結果比響應面優化模型結果更貼近實際值，BPGA模型的仿真性更高、試驗更精確。

表8 人工神經網絡結合遺傳算法與響應面優化模型下的預測值和實際值比較Table 8 Comparison of the predicted and actual values of BPGA and RSM

綜上所述，BP-GA人工神經網絡模型與響應面優化模型相比更適用于干酪乳桿菌LTL1361的凍干保護劑配方優化試驗。

3 結論

本試驗創新性的采用BP-GA神經網絡進行干酪乳桿菌LTL1361凍干保護劑配方的優化，通過29組BP人工神經網絡訓練數據使模型的擬合度達到0.90以上。與響應面模型作對比，利用BP人工網絡耦聯遺傳算法優化的凍干存活率預測值以及實際值分別提高了2.03%和3.63%，使用BP-GA神經網絡優化模型能有效減少仿真誤差并提高菌株的凍干存活率。因此，本研究以提高干酪乳桿菌LTL1361的凍干存活率為目標，利用BP神經網絡耦合遺傳算法進行優化，得到最優的凍干保護劑配方為：脫脂乳10.3%、谷氨酸0.8%、海藻糖6.7%和甘露醇4.0%，此時的凍干存活率達到89.56%，較高程度地維持了菌株活性，提高干酪乳桿菌LTL1361在真空冷凍干燥過程中的存活率。綜上所述，認為本試驗運用到的理論與技術對乳酸菌凍干制劑工藝優化有一定的創新和借鑒價值。