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生物技术通报
BIOTECHNOLOGY BULLETIN 2014年第4期
漆 酶 是 最 早 被 研 究 的 酶 类 之 一。 日 本 学 者
Yoshida 首次发现，但研究者对漆酶了解并不多，直
到 1894 年才有学者将其命名为“漆酶”。目前，漆
收稿日期 ：2014-01-20
基金项目 ： 湖南省科技重大专项（2011FJ1006），林业公益性行业科研专项经费项目（201004014），中南林业科技大学研究生科技创新基金
项目（CX2012B15）
作者简介 ：刘剑，男，硕士研究生，研究方向 ：林业应用微生物 ；E-mail ：408199303@qq.com
通讯作者 ：周国英，女，博士，教授，博士生导师，研究方向 ：林业微生物开发 ；E-mail ：gyzhou2118@163.com
响应面法优化革耳 Panus rudis FG-35 菌株
产漆酶培养基
刘剑  刘君昂  周国英  李河  杨菁
（1. 中南林业科技大学 经济林培育与保护教育部重点实验室，长沙 410004 ；2. 中南林业科技大学林学院，长沙 410004）
摘 要 ： 采用 Plackett-Burman 设计和响应面分析相结合的方法，对革耳 Panus rudis FG-35 菌株产漆酶的液体培养基配方进
行优化。单因素试验结果显示，发酵培养基中的最优碳源为可溶性淀粉，最优氮源为蛋白胨 ；Plackett-Burman 设计筛选出影响漆
酶产量的 3 个重要因素为可溶性淀粉、金属 Ca2+ 离子和吐温 -40，在此基础上运用最陡爬坡试验逼近最大响应值区域，最后利用
Box-Behnken 试验设计及响应面分析法进行回归分析，获得最佳培养基配方为：可溶性淀粉 10.040 4 g/L、蛋白胨 0.2 g/L、K2HPO4 1.00
g/L、ZnSO4·7H2O 0.008 g/L、MgSO4·7H2O 0.5 g/L、CuSO4·7H2O 0.007 g/L、FeSO4·7H2O 0.005 g/L、MnSO4 0.035 g/L、CaCl2 0.081
6 g/L、VB1 0.1 g/L、吐温 -40 0.428%。在优化后的条件下摇瓶发酵产漆酶酶活力为 263.31 U/mL，与模型预测值接近，发酵产酶量
比优化前提高 1.07 倍，同时优化后的发酵液对木质素降解进行试验发现，优化后漆酶对木质素降解率提高了 14.34%。
关键词 ： 漆酶 Plackett-Burman 设计 响应面 降解
Optimization of Components for Laccase Production by Panus rudis
FG-35 Using Response Surface Methodology
Liu Jian Liu Jun’ang Zhou Guoying Li He Yang Jing
（1. The Key Laboratory for Non-wood Forest Cultivation and Conservation of Ministry of Education，Central South University of Forestry and
Technology，Changsha 410004 ；2. College of Forestry，Central South University of Forestry ＆ Technology，Changsha 410004）
Abstract:  We optimized the liquid medium components to produce the laccase activity of Panus rudis FG-35 by using Plackett-Burman
design and response surface methodology. The results of single-factor test showed that soluble starch and peptone were the best sources of carbon
and nitrogen. Then the Plackett-Burman design was applied to determine the specific medium components affecting laccase activity and found
that soluble starch, Ca2+and Tween-40 were the key factors. Based on these results, steepest ascent experiments were applied to find central
points of laccase activity. These significant parameters were further optimized using Box-Behnken design, response surface methodology and
regression analysis. Finally, the optimal medium was ：soluble starch 10.040 4 g/L, peptone 0.2 g/L, K2HPO4 1.00 g/L, ZnSO4·7H2O 0.008 g/L,
MgSO4·7H2O 0.5 g/L, CuSO4·7H2O 0.007 g/L, FeSO4·7H2O 0.005 g/L, MnSO4 0.035 g/L, CaCl2 0.081 6 g/L, VB1 0.1 g/L, Tween-40 0.428%.
Under these optimal conditions, the activity of laccase increased from 263.31 U/mL to 127.194 U/mL（1.0-fold increase in total yield）, similar
to the predictions. And the results of lignin degradation experiments indicated that the optimal medium made contribution to the degradation rate
of lignin which about 14.34% improvement over before.
Key words:  Laccase Plackett-Burman design Response surface Degradation
酶已在生物制浆、生物漂白、污染物生物降解、生
物检测、工业废水处理等领域广泛应用，但漆酶的
产量一直不高，满足不了工业发展的需求，因此
生物技术通报 Biotechnology Bulletin 2014年第4期58
有关漆酶的研究日益受到研究者的关注［1-3］。目前
产漆酶的菌株大部分为真菌，由于真菌生长时间
长、产酶低等问题，使漆酶的产量难以满足工业的
需要。因此，对于如何选育开发产漆酶的新菌种
及培养方式显得极为关键［4］。筛选设计（Plackett-
Burman design）是通过数学原理利用最少的试验次
数从众多因素中筛选出对响应值产生重要影响的因
素［5］。响应面分析法（Response surface methodology，
RSM）是通过筛选试验设计、最陡爬坡试验设计、
Box-Behnken 试验设计等过程筛选出影响显著的因
子及水平，再通过建立回归拟合方程使响应值最
接近最高值［6，7］。近年来响应面分析法已被广泛
应用于菌株代谢产物的研究中，但对漆酶的响应
面优化主要集中在黄孢原毛平革菌（Phanerochaete
chrysosporium）、杂色云芝（Coriolus versicolor）和毛
栓菌（Trametes trogii）等白腐菌的研究［8-12］，而对
于其他优良产漆酶菌株研究很少。因此，本研究采
用响应面法对革耳菌产漆酶的培养基进行优化及利
用优化后的发酵液对竹材木质素进行降解。
1 材料与方法
1.1 材料
1.1.1 供试菌株 革耳（Panus rudis FG-35），本实
验室筛选自湖南省攸县黄丰桥国有林场天然竹林腐
烂的竹材中，保存于中国典型微生物保藏中心（中
国武汉）。
1.1.2 培养基及培养方法 斜面培养基 ：采用基础
PDA 培养基。基础液体培养基 ：参考文献［13］略
有改动。
1.1.3 试剂 试验所需的主要试剂均为分析纯。
1.2 方法
1.2.1 漆酶活力的测定
1.2.1.1 粗酶液的制备 将发酵液经 4 000 r/min，4℃
条件下离心 10 min 得到的上清液即为粗酶液，冰箱
4℃保存备用。
1.2.1.2 漆酶活力测定 漆酶活力测定采用 ABTS 法
参考文献［14］，并稍加改动。
1.2.2 产漆酶培养基的单因素试验
1.2.2.1 不同碳源对产漆酶的影响 在基础液体培
养基中分别添加 1% 碳源（葡萄糖、麦芽糖、蔗糖、
乳糖、羧甲基纤维素钠、淀粉和玉米粉）为菌株的
碳源，于 28℃、160 r/min 的条件下培养 7 d 后测定
漆酶活性。
1.2.2.2 不同氮源对产漆酶的影响 在基础培养基
中分别添加 0.2% 氮源（蛋白胨、酵母膏、牛肉粉、
酒石酸铵、氯化铵、尿素和豆粕粉）为菌株的氮源，
于28℃、160 r/min 的条件下培养7 d后测定漆酶活性。
1.2.3 培养基优化试验设计
1.2.3.1 Plackett-Burman 筛 选 显 著 因 素 Plackett-
Burman 的设计是基于数学原理设计而成的，它利用
最少的试验次数从众多的考察因素中筛选出对目标
影响最为重要的几个因素［15］。根据革耳菌生长所必
需的营养要素选取影响漆酶活力的 8 个因素，选用
n=16 的试验设计，确定各因素对革耳菌 FG-35 产漆
酶的影响显著性。各因素取两个水平，高水平和低
水平分别是（+）和（-）。
1.2.3.2 最陡爬坡试验 如果响应面的拟合方程不
在考察区间的临近区域里，那么拟合方程就毫无意
义。只有响应面的拟合方程在考察的临近区域内才
能建立有效的响应面的拟合方程［16］。最陡爬坡是通
过试验值的变化来确定爬坡方向，根据各因子的变
化大小来判定变化步长的大小，从而更快、更有效
的接近最有效的产酶条件区域［17］。
1.2.3.3 Box-Behnken 确定显著因素的最佳水平 响
应面法中的试验设计（Box-Behnken design）通常是
通过利用连续的变量而建立起的曲面模型，用来确
定最佳因素的最适水平及相互作用，通常被应用在
各种优化过程中［17］。通过 Minitab 软件设计一个 3
因素 3 水平共 15 个试验点的试验。
1.2.3.4 响应面模型的验证 以响应面设计预测的
最佳产酶条件，同时对菌株进行 3 组产酶试验，测
定酶活，与模型的预测值进行比较，验证模型的有
效性。
1.2.4 漆酶降解竹材木质素 将经预处理的竹纤维
1 g，放入含有 120 mL 经优化的培养基 500 mL 三角
瓶中。接入相同大小的 3 个 1 cm 的菌饼。于 28℃恒
温培养箱中培养 7 d，每隔 10 d 重新添加一次液体
培养基，连续 3 次，30 d 后冲洗、烘干处理后的纤
维并对竹纤维的纤维素和木质素含量进行测定，以
不加菌种的为空白对照（每组 3 个重复）。
2014年第4期 59刘剑等 ：响应面法优化革耳 Panus rudis FG-35 菌株产漆酶培养基
1.2.4.1 失重率测定 失重率（%）=（处理前样品
重 - 处理后样品重）/ 处理前样品重 ×100%
1.2.4.2 木质素和纤维素含量测定 纤维素含量采
用过滤法；木质素含量测定采用硫酸法（Klason 法），
由中国农业科学院麻类研究所测得。
2 结果
2.1 产酶培养基的单因素试验
2.1.1 菌株产漆酶培养基最佳碳源的确定 从图 1
可以看出，由 7 种不同的碳源为菌株的唯一碳源时，
当菌株以可溶性淀粉为碳源时漆酶活性明显比其他
6 种物质的酶活高 ；其次依次为麦芽糖、葡萄糖、
羧甲基纤维素钠、乳糖、玉米淀粉和蔗糖，其中菌
株以蔗糖为碳源时漆酶酶活性最低，因此选取可溶
性淀粉作为菌株产漆酶培养基的最佳碳源。
因此选取蛋白胨为菌株产漆酶培养基的最佳氮源。
2.2 Plackett-Burman筛选影响产漆酶因素
在确定最佳碳源和氮源的基础上，以淀粉、蛋
白胨、CuSO4·7H2O、MnSO4、ZnSO4·7H2O、CaCl2、
吐温 -40（T-40）及藜芦醇 8 个因素作为产漆酶的考
察因素进行试验，通过 Minitab 软件创建一个 N=16
的筛选试验设计表。通过对表 1 进行数据整理分析，
得到各因素对产漆酶的影响效应（表 2），同时利用
Minitab 软件制作影响因素效果图（图 3）。通过图 3
可直观地看出各因素影响产漆酶效应的重要性。该
图可以清晰的显示一条在 α=0.05 水平下 P 值的标准
化效应值为 2.365 的参考线，任何只要超过此参考
线的影响因素都可能是显著的。由图 3 看出，CaCl2、
淀 粉 和 T-40 对 产 漆 酶 的 影 响 均 较 显 著， 可 信 度
>95%，其他因素对于漆酶不产生显著性影响。由表
2 看出，其中只有淀粉对菌株产漆酶具有显著正效
应，而 CaCl2 和 T-40 对于菌株产漆酶有显著负效应。
2.3 最陡爬坡试验结果
根据 2.1 PB 试验所得的结果（表 2）来确定显
著因素的效应决定各因素的爬坡方向和变化步长，
淀粉效应系数为正，表明增大淀粉的量对产漆酶
的效应为正 ；反之，CaCl2 和 Tween-40 效应系数为
负，表明减少 CaCl2 和 Tween-40 的量对产漆酶的效
应为正，依据系数的变量确定试验的基本步长。而
对于不显著因素，根据表现效应的正负来确定不显
著因素的高水平和低水平。最陡爬坡试验结果（表
3）显示，4 号处理组中漆酶活力最高，即当可溶性
淀粉（11 g/L）、CaCl2（0.08 g/L）、T-40（0.4%）时，
在最高产酶的最优点附近，因此，以第 4 组的水平
选为中心点对革耳菌的产漆酶培养基进一步的优化。
2.4 响应面分析结果
利用 Minitab 软件设计一个以爬坡试验的处理 4
为中心点的 3 因素 3 水平 Box-Benhnken 试验，其中
设 3 个中心试验点，12 个分析点。设计影响漆酶响
应面的各因素和水平见表 4，试验结果见表 5。同时
利用软件 Minitab 16 对表 6 试验数据进行二次多项
式回归拟合分析，获得以漆酶酶活力为预测值的多
元二次线性回归方程如下 ：
Y=-358.32+124.031A+3710.031B+554.312C-
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
㪑㨴㌆ 哖㣭㌆ 㭇㌆ ң㌆ 㗗⭢ส㓔㔤㍐䫐 ਟⓦᙗ⏰㊹ ⦹㊣㊹
┶䞦
䞦⍫
U/m
L
⻣Ⓚ
图 1 碳源对菌株 FG-35 产漆酶的影响
2.1.2 菌株产漆酶培养基最佳氮源的确定 由图 2
可见，在 7 种不同氮源为菌株的唯一氮源，其中蛋
白胨为氮源时漆酶活性最高，明显高于其他 6 种物
质，同时发现蛋白胨、酵母膏、牛肉粉等有机氮源
明显比酒石酸铵、氯化铵和尿素等无机氮源的酶活
高，说明菌株利用有机氮能更有利于漆酶的产生，
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
㳻ⲭ㜘 䞥⇽㞿 ⢋㚹㊹ 䞂⸣䞨䬥 ≟ॆ䬥 ቯ㍐ 䉶㋅㊹
┶䞦
䞦⍫
U/m
L
≞Ⓚ
图 2 氮源对菌株 FG-35 产漆酶的影响
生物技术通报 Biotechnology Bulletin 2014年第4期60
6.362A2-35586B2-654.685C2+127.325AB-16.475AC+
1864.88BC
对上述结果进行方差分析（表 6）。从表 6 可看
出，在 α=0.05 的显著水平上，C、A2、B2、C2、BC
的影响水平显著，其余项对于漆酶的影响不显著。
通过表 6 看出，回归方程的 P 值 =0.003，达到显著
水平，说明回归模型显著，而失拟项的 P 值为 0.876，
说明失拟项不显著，表明其他因素对于漆酶试验结
果的干扰很小，说明方程与实际试验有很好的拟合，
模型设计适合。而模型的决定系数 R2=0.948 1 直接
说明培养基中的可溶性淀粉、CaCl2 和 T-40 对革耳
FG-35 产漆酶有 94.81% 的拟合度。
通过 Minitab 16 软件作出各因素交互作用对漆
表 1 筛选试验设计与结果
可溶性淀粉 蛋白胨 CuSO4·7H2O MnSO4 ZnSO4·7H2O CaCl2 吐温 -40 藜芦醇 酶活力（U/mL）
5 0.20 0 0 0 0 0 0 99.455
7.50 0.20 0 0 0 0.1 1 0.50 55.878
5 0.30 0 0 0.06 0 1 0.50 83.609
7.50 0.30 0 0 0.06 0.10 0 0 106.752
5 0.20 0.007 0 0.06 0.10 1 0 15.638
7.50 0.20 0.007 0 0.06 0 0 0.50 99.038
5 0.30 0.007 0 0 0.10 0 0.50 8.340
7.50 0.30 0.007 0 0 0 1 0 123.849
5 0.20 0 0.035 0.06 0.10 0 0.50 81.524
7.50 0.20 0 0.035 0.06 0 1 0 130.313
5 0.30 0 0.035 0 0.10 1 0 12.510
7.50 0.30 0 0.035 0 0 0 0.50 109.671
5 0.20 0.007 0.035 0 0 1 0.50 31.692
7.50 0.20 0.007 0.035 0 0.10 0 0 86.111
5 0.30 0.007 0.035 0.06 0 0 0 135.108
7.50 0.30 0.007 0.035 0.06 0.10 1 0.50 12.510
表 2 Plackett-Burman 设计的因素与水平
因素名称
水平
效应 相对重要性
低（-） 高（+）
可溶性淀粉 5 7.50 2.53 0.039
蛋白胨 0.20 0.30 -0.06 0.957
CuSO4·7H2O 0 0.007 -1.59 0.156
MnSO4 0 0.035 0.08 0.938
ZnSO4·7H2O 0 0.06 1.33 0.226
CaCl2 0 0.10 -4.08 0.005
吐温 -40 0 1 -2.42 0.046
藜芦醇 0 0.50 -2.11 0.073
CaCl2
ੀ⑙-40
ਟⓦᙗ⏰㊹
㰌㣖䞷
CuSO4·7H2O
ZnSO4·7H2O
㳻ⲭ㜘
MnSO4
0 1 2 3 4ḷ߶ॆ᭸ᓄ૽ᓄ٬Ѫ┶䞦䞦⍫U/mLˈα=0.05
2.365
图 3 各因素影响效果的排列图
表 3 最陡爬坡试验及结果
处理组 可溶性淀粉
（g/L）
CaCl2
（g/L）
T-40
（%）
酶活力
（U/mL）
1 5 0.20 1 202.059
2 7 0.16 0.8 216.660
3 9 0.12 0.6 243.993
4 11 0.08 0.4 255.047
5 13 0.04 0.2 232.203
6 15 0 0 163.202
表 4 Box-Behnken 试验设计因素与水平
编号 因素名称
水平
-1 0 1
A 可溶性淀粉 8 10 12
B CaCl2 0.06 0.08 0.10
C T-40 0.20 0.40 0.60
2014年第4期 61刘剑等 ：响应面法优化革耳 Panus rudis FG-35 菌株产漆酶培养基
酶酶活影响的响应曲面和等高线图（图 4- 图 6）。
图 4 和图 5 的响应面图显示，随着培养基中可溶性
淀粉浓度的增加漆酶的产量逐渐增加，在可溶性淀
粉浓度接近 10.040 4 g/L 左右，漆酶产量最大，当浓
度超过 10.040 4 g/L 后，漆酶产量逐渐降低 ；图 6 的
响应面显示，当 CaCl2 和 T-40 相互作用时，对于漆
酶的产量有很显著的影响，当 CaCl2 和吐温 -40 的浓
度在 0.816 g/L 和 0.428 g/L 时漆酶产量达到最高。
为了求得培养基最佳浓度，利用 Minitab 16 软
件获得非线性回归模型和响应面后，对回归方程
的每个变量求一阶偏导数，得到 Y 的极大值在 ：
A=10.040 4 g/L，B=0.816 g/L，C=0.428 g/L 时，即得
到最大产漆酶值，综合以上得到革耳菌产漆酶的最
佳 培 养 基 为 ：可 溶 性 淀 粉 10.040 4 g/L、 蛋 白 胨
0.2 g/L、K2HPO4 1.00 g/L、ZnSO4·7H2O 0.008 g/L、
MgSO4·7H2O 0.5 g/L、CuSO4·7H2O 0.007 g/L、
FeSO4·7H2O 0.005 g/L、MnSO4 0.035 g/L、CaCl2
0.081 6 g/L、VB1 0.1 g/L、吐温 -40 0.428%。
通过对最优培养基的模型进行验证，进行 3
次验证试验，结果试验的产酶量分别为 259.811、
262.489 和 266.129 U/mL， 平 均 值 为 263.31 U/mL，
与模型的预测值基本一致，因此可以说明该模型能
较好的预测实际产酶情况。而未优化条件前测得的
酶活力为 127.194 U/mL，因此优化后漆酶的活力比
未优化的酶活力提高了 1.07 倍。
表 5 Box-Behnken 设计及试验结果
试验点 可溶性淀粉 CaCl2 T-40 酶活力（U/mL）
1 0 0 0 259.716
2 -1 1 0 242.639
3 1 -1 0 240.056
4 -1 -1 0 246.571
5 0 0 0 263.361
6 0 1 -1 237.962
7 1 0 -1 241.663
8 -1 0 -1 232.104
9 -1 0 1 240.762
10 1 1 0 246.311
11 1 0 1 237.142
12 0 -1 1 241.628
13 0 -1 -1 245.154
14 0 0 0 268.129
15 0 1 1 249.354
表 6 二次多项式方差分析
变异来源 自由度 平方和 均方和 F 检验 Pr>F 差异显著性
模型 9 5567.92 618.66 16.32 0.003 显著
A 1 4.79 4.79 0.13 0.737
B 1 4.08 4.08 0.11 0.756
C 1 72.04 72.04 1.9 0.027
AB 1 103.75 103.75 2.74 0.159
AC 1 173.71 173.71 4.58 0.085
BC 1 222.58 222.58 5.87 0.031
A2 1 1900.2 2391.13 63.08 0.001
B2 1 554.65 748.13 19.74 0.007
C2 1 2532.11 2532.11 66.8 0.000
线性 3 80.91 26.97 0.71 0.586
平方 3 4986.96 1662.32 43.85 0.001
交互 3 500.04 166.68 4.4 0.072
失拟 3 47.11 15.7 0.22 0.876 不显著
纯误差 2 142.41 71.21
图 4 淀粉与 CaCl2 交互影响酶活力的响应面图及等高线
0.105
0.090
240
250
0.075
8
260
10 0.060
12
Y
CaCl2
ਟⓦᙗ⏰㊹
260
255 255250
250
250
ਟⓦᙗ⏰㊹
C
aC
l 2
12111098
0.10
0.09
0.08
0.07
0.06
生物技术通报 Biotechnology Bulletin 2014年第4期62
2.5 降解竹材木质素结果
经过竹材木质素降解试验后的样品的失重率、
木质素降解率和纤维素降解率结果（表 7）表明，
通过与空白对照组比较发现，优化后处理组降解木
质素后对竹材木质素的降解率达 21.69%，比未优化
的培养合基的木质素降解率提高了 14.34%，因此可
以说明经培养基优化后漆酶的提高对木质素的降解
有很好的促进作用。
表 7 漆酶对木质素降解的影响
失重率（%） 木质素（%） 纤维素（%）
空白 0 27.2 40.4
未优化处理组 21.70 25.2 39.6
优化后处理组 19.80 21.3 39.8
3 讨论
在研究菌株的代谢产物中，通常优化培养基的
方法有两种 ：一种是利用确定每个单因素的影响得
到菌株的最佳生长条件，而各因素间的相互作用被
忽略，因此得到的培养基不是最佳的优化条件 ；另
一种是通过科学合理的设计并同时考虑几个因素对
菌株生长的影响，寻找最佳的各因素水平组合，但
正交实验不能得到回归方程，从而无法对影响菌株
的因素进行再优化［18］。而响应面分析法却克服了正
交实验无法使各影响因子达到最优组合的状况，从
而使优化的因子更趋近于最优。目前很多研究者［19-
22］通过中心设计和响应面法在优化培养基及优化工
艺中取得了很好的效果。而本研究通过响应面分析
法，以漆酶产量为响应值，采用多元二次回归拟合
方程，并通过求得的偏导数得到显著影响因子。培
养基为菌株生长、繁殖、代谢提供不可或缺的营养
物质，对了解菌株的生理生化特性有非常重要的影
响。因此筛选出优良的木质素降解菌株后，对菌株
培养基及培养条件的研究显得尤为重要。故本研究
图 6 CaCl2 与 T-40 交互影响酶活力的响应面图及等高线
图 5 淀粉与 T-40 交互影响酶活力的响应面图及等高线
0.6
230 0.5
240
250
8
260
10 0.4
12
Y
T-40
ਟⓦᙗ⏰㊹
260
255
250
250 250
245
245245
240
ਟⓦᙗ⏰㊹
T-
40
12111098
0.60
0.55
0.50
0.45
0.40
0.6
240
0.5
250
260
0.060
0.075 0.40.090
0.105
Y
T-40
CaCl2
260
255
255
250
250
245
245
CaCl2
T-
40
0.100.090.080.070.06
0.60
0.55
0.50
0.45
0.40
2014年第4期 63刘剑等 ：响应面法优化革耳 Panus rudis FG-35 菌株产漆酶培养基
首先通过单因素试验确定革耳 Panus rudis FG-35 菌
株产漆酶最佳的氮源为可溶性淀粉，产漆酶的最佳
氮源为蛋白胨。在单因素试验的基础上，首先通过
Plackett-Burman 试验从众多的影响因素中筛选出对
革耳 Panus rudis FG-35 菌株生长和产酶影响显著的
因素。同时在 Plackett-Burman 试验、爬坡试验的基
础上，对淀粉、CaCl2 和 T-40 3 个主要影响漆酶产生
的因素进行 Box-Behnken 试验设计，建立影响产漆
酶数学模型，并通过统计学方法对模型进行显著性
分析，找出使模型达到最大值时各因素的水平，得
出革耳 Panus rudis FG-35 菌株产漆酶的最佳培养基。
通过利用经过培养基优化后的发酵液对竹材木
质素降解，使竹材木质素的降解率提高了 14.34%，
说明漆酶产量的提高对于木质素的降解有很好的促
进作用，而对纤维素无明显的降解作用。通过这一
特性可在今后尝试利用不断添加补料或替换发酵液
方法使竹材的木质素得到进一步充分降解，为将来
研究微生物提取竹原纤维提供借鉴和参考。
4 结论
通过响应面法对革耳 FG-35 菌株产漆酶培养基
进行优化，优化后漆酶活力最大值比原始培养基提
高了 1.07 倍，为 263.735 U/mL。得到了革耳 FG-35
菌株的最佳产漆酶培养基配方 ；经培养基优化后漆
酶的提高对木质素的降解发现，优化后的发酵液对
使竹材木质素的降解率提高了 14.34%。
参 考 文 献
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（责任编辑 狄艳红）