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实验设计的三个基本要素
一、实验设计方法
1.1单因素法单因素方法(On eatatime )的基本原理是保持培 养基中其他所有组分的浓度不变，
每次只研究一个组分的不同水
平对发酵性能的影响。这种策略的优点是简单、容易，结果很明 了，培养基组分的个体效应从图表上很明显地看出来，
而不需要
统计分析。这种策略的主要缺点是：忽略了组分间的交互作用， 可能会完全丢失最适宜的条件；
不能考察因素的主次关系；当考
但由
察的实验因素较多时，需要大量的实验和较长的实验周期。
于它的容易和方便，单因素方法一直以来都是培养基组分优化的 最流行的选择之一。
1.2正交实验设计正交设计(Orthogonaldesign )就是从“均 匀分散、整齐可比”的角度出发，是以拉丁方理论和群论为基础， 用正交表来安排少量的试验，从多个因素中分析出哪些是主要 的，哪些是次要的，以及它们对实验的影响规律，从而找出较优 的工艺条件。石炳兴等利用正交实验设计优化了新型抗生素
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AGPM的发酵培养基，结果在优化后的培养基上单位发酵液的 活性比初始培养基提高了 18.9倍。正交实验不能在给出的整个 区域上找到因素和响应值之间的一个明确的函数表达式即回归 方程，从而无法找到整个区域上因素的最佳组合和响应值的最优 值。而且对于多因素多水平试验，仍需要做大量的试验，实施起 来比较困难。 1.3均匀设计
均匀设计（Uniformdesign） 是我国数学家方开泰等独创的将数 论与多元统计相结合而建立起来的一种试验方法。
这一成果已在
我国许多行业中取得了重大成果。 均匀设计最适合于多因素多水 平试验，可使试验处理数目减小到最小程度，
仅等于因素水平个
数。虽然均匀设计节省了大量的试验处理， 但仍能反映事物变化 的主要规律。 1.4全因子实验设计
在全因子设计（Fullfactorialdesign） 中各因素的不同水平间的各 种组合都将被实验。全因子的全面性导致需要大量的试验次数。 一般利用全因子设计对培养基进行优化实验都为两水平，
是能反
映因素间交互作用（排斥或协同效应）的最小设计。全因子试验 次数的简单算法为（以两因素为例）：两因素设计表示为
a xb,
第一个因素研究为a个水平，第二个因素为 b个水平。Thiel等 试验了两个因素：7个菌株在8种培养基上，利用7 X8 （56个 不同重复）。Prapulla等试验了三个因素：碳源（糖蜜4% ,6% , 8% ,
本文来源：https://www.wddqxz.cn/a3d3573daf51f01dc281e53a580216fc710a53c8.html
2023-03-29
