数据集概述
本数据集围绕Kocuria marina DAGII利用乳制品废弃物（奶酪乳清）生产β-隐黄质展开，包含响应面法（RSM）和人工神经网络（ANN）优化实验数据，以及底物抑制动力学模型数据。核心内容为菌株生长、底物利用及产物生成的动力学分析，涉及酵母提取物、蛋白胨、乳清浓度和初始pH等关键变量，共包含2个文件。
文件详解
- CCD_Average.dx7
- 文件格式：dx7
- 字段映射介绍：推测包含响应面法（CCD）实验的平均数据，涉及酵母提取物、蛋白胨、奶酪乳清浓度、初始pH等输入变量，以及β-隐黄质产量、生物量等输出变量的统计数据
- Inhibition model.xlsx
- 文件格式：xlsx
- 字段映射介绍：包含底物抑制动力学模型数据，可能涉及不同乳清浓度下的菌株生长数据、Han和Levenspiel模型拟合参数（如R²、MSE）等内容
数据来源
标题：Data from: Growth profiling, kinetics and substrate utilization of low-cost dairy waste for production of β-cryptoxanthin by Kocuria marina DAGII
适用场景
- 微生物代谢工程研究：分析Kocuria marina DAGII利用乳清生产β-隐黄质的代谢特性与产量优化
- 工业废弃物资源化利用：评估乳制品废弃物（奶酪乳清）作为低成本底物的可行性与效率
- 生物过程优化：对比RSM与ANN两种方法在β-隐黄质生产条件优化中的预测准确性
- 酶动力学建模：研究乳清底物抑制效应，验证Han和Levenspiel模型的适用性
- 发酵工艺放大：为乳制品废弃物资源化生产β-隐黄质的工业发酵工艺设计提供数据支持
