38、微生物培养、多糖提取及抗菌性能研究

微生物培养、多糖提取及抗菌性能研究

一、A.brunnescens胞外多糖生产研究

1.1 接种物制备与摇瓶培养

  • 种子培养 :将5块约0.5 cm²的斜面培养物转移至装有100 mL种子培养基的250 mL锥形瓶中,在25 °C、150 rpm的旋转摇床上培养3天。
  • 摇瓶培养实验 :在装有100 mL发酵培养基的250 mL锥形瓶中,接入10 % (v/v)的接种物,在25 °C、150 rpm的旋转摇床培养箱中培养7天。

1.2 分析方法 - 胞外多糖浓度测定

  1. 将100 ml发酵液在8,000 rpm下离心10分钟,取上清液用于检测胞外多糖浓度。
  2. 在上清液中加入两倍体积的无水乙醇,剧烈搅拌,室温放置过夜,使粗胞外多糖沉淀。
  3. 将沉淀的多糖在8,000 rpm下离心10分钟收集,然后在60 °C下干燥以去除残留的乙醇。

1.3 正交矩阵法优化EPS生产

1.3.1 实验因素与水平选择

为了研究因素之间的关系并优化胞外多糖(EPS)生产的浓度,采用正交矩阵L9(4⁵)方法。根据初步实验,选择并改变了四个因素的四个水平,具体如下表所示:
| 实验编号 | 葡萄糖 (g/L) (A) | YE (g/L) (B) | KH₂PO₄ (g/L) (C) | MgSO₄·7H₂O (g/L) (D) | 空白 (E) |
| ---- | ---- | ---- | ----

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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