《表9 BBD试验的方差回归模型分析》

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《一株高产γ-聚谷氨酸菌株的筛选、鉴定及其发酵培养基优化》

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***P<0.001；**P<0.01；*P<0.05.

其中，Y是γ-PGA的预测响应值，谷氨酸钠（A）、柠檬酸（B）和FeCl3·6H2O（C）是编码变量.线性模型自变量的正系数表示促进作用，负系数表示拮抗作用[24]，B系数为正表示在研究范围内有利于产γ-PGA，A和C则相反.利用方差回归模型对BBD试验结果进行分析，结果如表9所示.当回归系数和各独立因素之间的交互作用P值低于0.05时，在统计学上认为是显著的[25]，本试验的P<0.001，说明回归方程的显著性为差异极显著，重复设计点的纯误差为0.011，说明此模型可信度高.失拟项的F值为6.25(P值>0.05），说明失拟项不显著，即回归模型显著.从表中可以看出B、A2、B2、C2是影响γ-PGA产量的最决定性变量（P<0.0001），A、C、AB、BC因素则差异高度显著（P<0.01)，AC差异显著（P<0.05）.另外，该模型的方程系数R2=0.9969、R2Adj=0.9928，均在0.95以上，说明方程的拟合程度较好，预测值和实际值之间具有高度的相关性，可以应用于菌株8-2产γ-PGA的理论预测.