C 和 F 列,以考察试验误差。试验设计与结果见表 1。 
　　

 用 SAS 软件的二水平设计分析各因素的主效应,结果见表 2。各因素对产酶影响顺序为:

豆粕粉

> FeSO4> NaNO3>玉米粉,利用响应面分析对豆粕粉、NaNO3、FeSO4 3 个培养基组分

进行更深入的研究。

 

　　表

1N = 12 的 Plackett - Burman 的试验设计与结果 

　　实验点

 A B (C) D E (F) G H 酶活 

　　

(U/mL) 

　　

1 1 -1 1 -1 -1 -1 1 1 841.48 

　　

2 1 1 -1 1 -1 -1 -1 1 733.33 

　　

3 -1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 740.19 

　　

4 1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 936.75 

　　

5 1 1 -1 1 1 -1 1 -1 751.30 

　　

6 1 1 1 -1 1 1 -1 1 744.00 

　　

7 -1 1 1 1 -1 1 1 -1 697.85 

　　

8 -1 -1 1 1 1 -1 1 1 716.88 

　　

9 -1 -1 -1 1 1 1 -1 1 817.30 

　　

10 1 -1 -1 -1 1 1 1 -1 974.55 

　　

11 -1 1 -1 -1 -1 1 1 1 744.94 

　　

12 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 980.87 

　　

 (C)、(F):虚拟列 

　　表

2 各因素的主效应 

　　编码

 

　　

 因素 

　　

 水平 方差分析 

　　

 -1 1 F 检验 大于|F|值概率 Pr > F 重要性排列 

　　

A 玉米粉 50 62.5 3.00 0.1438 4 

　　

B 豆粕粉 20 25 27.38 0.0034 1 

　　

D NaNO3 4 5 5.19 0.0718 3 

　　

E K2HPO4 3 3.75 1.36 0.2956 6 

　　

G MgSO4 1 1.25 1.90 0.2264 5 

　　

H FeSO4 0.01 0.0125 8.74 0.0317 2 

　　

 

　　

2.2 响应面设计优化培养基 

　　

 将 Plackett-Burman 设计确定的 3 个重要因素,即豆粕粉、 FeSO4、NaNO3 分别记为

X1、X2、X3,以发酵酶活作为响应值,记为变量 Y,利用 Box-Behnken 的中心组合设计,三因素各
取

3 水平列表(见表 3),设计了 3 因素 3 水平共 15 个试验点的试验设计,试验设计及结果见表

4。 
　　

 利用 SAS 统计软件的二次响应面回归(RSREG)进行数据分析,参数值见表 5,得到拟合

二 次 回 归 方 程 如 下

:Y=922.139933-5.133875000X1-15.381950000X2-15.933200000X3-

44.37449167X1*X1-
39.55369167X2*X2+76.29510833X3*X3+9.436200000X1*X2+35.56700000X1*X3+61.250200
00X2*X3。 
　　

 从表 4 可知,该模型计算出的拟合值与实验值较好吻合,平均拟合误差只有 1.29%。该模

型可信度分析见表

6。从表 6 可知,二次响应面回归模型是显著,二次响应面回归模型是显著