Methods of Medium Optimization

培地の最適化は微生物の成長を促進し、製品の収量を向上させることができます。

最適化実験は、しばしば古典的な「一度に一つの要素」研究や、プラケット–バーマンのような統計的スクリーニング設計から始まります。

一方の因子法は、pHのような1つの変数を調整し、他は一定に保ちます。

しかし、複数の生物学的変数が相互作用することが多いため、例えばpHを変えることで栄養素のレベルが成長に与える影響が変わります。変数の数が増えると、この方法は非効率的になります。

プラケット・バーマン設計は、最も影響力のある変数を同時にスクリーニングし、特定することができます。

各変数はpH9や6、または10グラム/リットルと5グラムの炭素濃度などの高低レベルでテストされます。

各ランは独自の因子レベルの組み合わせを用い、どの要因が最も結果に影響を与えるかを理解するのに役立ちます。例えば、pHが高いことや炭素源の増加はタンパク質の収量を高めることがあります。

標準的なプラケット–バーマン設計では、N回のランで最大N−1個の変数を遮断でき、Nは通常4の倍数として選ばれます。例えば、8回のランで最大7個の変数を遮断できます。