发酵肉因其独特的风味和诱人的色泽广受消费者喜爱[1-3]，与其风味形成相关的关键微生物主要包括乳杆菌、乳球菌、葡萄球菌、酵母菌等[2]。其中，凝固酶阴性葡萄球菌（coagulase-negative staphylococci，CNS）主要从4 个方面影响发酵肉风味形成：促进碳水化合物分解、促进氨基酸化合物转化、促进脂肪降解及胞内酯酶促分解作用[4-8]。肉葡萄球菌（Staphylococcus carnosus）可显著增加芳香化合物（3-甲基丁醛、苯甲醛、苯乙酮和1-辛烯-3-醇）含量，从而促进乙酯类物质形成[9]，其还可有效抑制发酵过程中的脂质氧化[10]。除此之外，有研究[11-12]发现接种肉葡萄球菌LTH 7036的火腿表现出显著的硝酸盐还原酶活性，火腿硝酸盐含量大幅下降、亚硝酸盐含量升高，因此肉葡萄球菌LTH 7036可用作改善肉色的潜在发酵剂。本实验室前期研究[13]筛选出的肉葡萄球菌为凝固酶阴性、耐热核酸酶阴性菌株，在血平板上不溶血且菌落呈非金黄色，具备良好的生产适应性，可耐受高盐、亚硝酸盐和酸性环境[14]，且具有良好的发酵性能。
菌种经高密度培养后可制成直投式发酵剂，直投式发酵剂具有无需活化、可直接用于生产发酵等优势，且发酵剂中菌株活性高、繁殖能力强，广泛应用于发酵工业中，可避免传统发酵剂因中间继代培养（包括菌种活化、种子发酵剂、中间发酵剂、生产发酵剂的扩大增殖等过程）而产生的菌种发酵活力退化和杂菌污染等问题[15-16]，而高密度培养的第1步便是筛选出目标菌株最适营养需求。
人工神经网络（artificial neural network，ANN）是一种流行的机器学习技术，其通过黑箱建模方法将输入与相应输出联系起来[17-18]。遗传算法（genetic algorithms，GA）是基于Darwin自然选择学说及Mendel遗传定律的全局寻优算法[19-21]。ANN和GA相结合可提高回归模型的准确度，输出结果较响应面法（response surface methodology，RSM）更优。郭慧慧[22]利用该模型优化的芽孢杆菌培养基产孢量比RSM优化结果高7.7%。王恒[23]利用该模型优化的马尾松树脂降解发酵培养基的降解效率比RSM优化结果高4.9%。目前，国内外对CNS的研究多集中在发酵肉的应用生产方面，对其高密度培养的研究报道较少。本研究以实验室前期筛选的1 株发酵特性较佳的肉葡萄球菌为对象，以胰蛋白胨大豆肉汤（tryptic soy broth，TSB）培养基为基础，对培养基配方进行优化，在发酵罐中小试并构建菌体生长动力学模型，为其高密度培养和直投式发酵剂制备提供理论和应用基础。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
肉葡萄球菌由河南农业大学食品科学与技术学院畜产品加工与控制实验室分离鉴定，并保存于-80 ℃冰箱。胡萝卜汁、黄瓜汁、香菇汁、啤酒、玉米汁、苋菜、复合水果汁、复合果蔬汁均由购于市场的新鲜果蔬现榨。
葡萄糖、乳糖、海藻糖、果糖、半乳糖、纤维二糖、蔗糖、甘露醇、木糖、麦芽糖、VC、盐酸半胱氨酸、赖氨酸、酪氨酸、半胱氨酸、甘氨酸、丝氨酸、精氨酸 北京索莱宝科技有限公司；LB肉汤（Luria-Bertani broth，LB）、营养肉汤（nutrient broth，NB）、甘露醇氯化钠琼脂、TSB、䏡蛋白胨、胰蛋白胨、大豆蛋白胨、牛肉浸粉、牛心浸粉、牛肉蛋白胨、酸水解酪蛋白 青岛海博生物技术有限公司；草酸铵、磷酸二氢铵、柠檬酸三铵、磷酸二氢钾、乙酸钠、柠檬酸氢二铵、磷酸二氢钠、柠檬酸三钠、磷酸氢二钾 国药集团化学试剂有限公司。
1.2 仪器与设备
BPG-9156A精密鼓风干燥箱 上海一恒科学仪器有限公司；KB240可编程低温培养箱 美国Binder公司；DW-86L626超低温保存箱 青岛海尔科技有限公司；LabV6-III蠕动泵（0.01 mL） 申辰流体科技（上海）有限公司；LS-75LD高压灭菌锅 江阴滨江医疗设备有限公司；AE224电子分析天平 上海舜宇恒平科学仪器有限公司；Synergy H1多功能微孔板检测仪 美国BioTek公司。
1.3 方法
1.3.1 菌种活化与静态培养
将菌种以1%接种量接种于灭菌LB培养基，37 ℃培养12 h，活化传代3 次，即得活化菌种，可用作种子液进行后续实验。菌种于37 ℃培养箱静态培养。
1.3.2 活菌数测定
将菌种按10 倍梯度系列稀释，选取合适的梯度区间，取0.1 mL菌悬液，滴加到甘露醇氯化钠琼脂培养基表面，均匀涂布后37 ℃培养24 h，每一稀释度重复3 个皿，测定活菌数（CFU/mL）。
1.3.3 单因素试验
1.3.3.1 基础培养基筛选
将肉葡萄球菌分别接种于LB、TSB、NB 3 种基础培养基中，筛选出适合肉葡萄球菌的最优基础培养基。
1.3.3.2 培养基配方优化
参考TSB培养基配方（胰蛋白胨17.0 g/L、大豆蛋白胨3.0 g/L、氯化钠5.0 g/L、磷酸氢二钾2.5 g/L、葡萄糖2.0 g/L）优化碳源、氮源、缓冲盐、金属离子及生长因子含量，其他培养条件固定为接种量1%、培养时间14 h，37 ℃静态培养。
碳源优化：分别用2.0 g/L乳糖、海藻糖、果糖、半乳糖、纤维二糖、蔗糖、甘露醇、木糖、麦芽糖等量替代TSB培养基中碳源。在确定最佳碳源种类基础上，进一步探究碳源质量浓度（0、1.5、3.0、4.5、6.0、7.5 g/L）对活菌数的影响。
氮源优化：分别用20 g/L磷酸二氢铵、䏡蛋白胨、胰蛋白胨、大豆蛋白胨、牛肉浸粉、牛心浸粉、牛肉蛋白胨、酸水解酪蛋白、草酸铵、柠檬酸三铵等量替代TSB培养基中氮源。在确定最佳氮源种类基础上，保持氮源总质量浓度为20 g/L，大豆蛋白胨分别与牛肉浸粉、牛心浸粉、䏡蛋白胨以1∶1、1∶2、2∶1、1∶3、3∶1（m/m）复配（大豆蛋白胨+牛肉浸粉为A组，按照复配比例依次记为A1、A2、A3、A4、A5组，以此类推；大豆蛋白胨+牛心浸粉为B组、大豆蛋白胨+示蛋白胨为C组）。确定氮源复配比例后，进一步探究氮源质量浓度（10、20、30、40、50、60、70、80 g/L）对活菌数的影响。
缓冲盐优化：分别用2.5 g/L磷酸二氢钾、乙酸钠、柠檬酸氢二铵、柠檬酸三铵、磷酸二氢钠、柠檬酸三钠等量替代TSB培养基中缓冲盐。在确定最佳缓冲盐种类基础上，进一步探究缓冲盐质量浓度（0、2.5、5.0、7.5、10.0 g/L）对活菌数的影响。
金属离子优化：分别向TSB培养基（无金属离子）中添加Mg2+、Zn2+、Fe2+、Mg2+-Zn2+（1∶1）、Mg2+-Fe2+（1∶1）、Zn2+-Fe2+（1∶1），使培养基金属离子质量浓度为0.2 g/L。在确定最佳金属离子种类基础上，进一步探究金属离子质量浓度（0、0.2、0.4、0.6、0.8 g/L）对活菌数的影响。
生长因子优化：分别向TSB培养基（无生长因子）中添加VC、盐酸半胱氨酸、赖氨酸、酪氨酸、半胱氨酸、甘氨酸、丝氨酸、精氨酸、胡萝卜汁、黄瓜汁、香菇汁、雪花啤酒、玉米汁、苋菜汁、复合水果汁、复合蔬菜汁，使培养基生长因子质量浓度为2 g/L，探究生长因子种类对活菌数的影响。
1.3.4 RSM
以单因素试验结果为基础，确定对肉葡萄球菌增殖影响较大的3 个因素（碳源添加量、氮源添加量、缓冲盐添加量），以发酵液活菌数为响应值，采用Design-Expert 10.0.1软件，应用Box-Behnken方法设计试验组合，优化和验证肉葡萄球菌培养基成分，因素与水平见表1。
表1 响应面试验因素与水平
Table 1 Coded levels and corresponding actual levels of independent variables used for response surface analysis
水平A碳源添加量/（g/L）B氮源添加量/（g/L）C缓冲盐添加量/（g/L）-11.5302.5 0 3.0405.0 1 4.5507.5
1.3.5 ANN-GA
以Box-Behnken实验数据为训练样本，将其导入Matlab R2022b的神经网络拟合工具箱，预测变量为样本前3 列，响应值为样本最后1 列。使用GA对训练后的结果进行全局寻优，寻找到最优特征值和输出值组合。
1.3.6 菌体生长动力学模型构建
发酵罐参数：转速200 r/min、通氧速率0.5 L/min、温度37 ℃、发酵液初始pH值为7.5、接种量1%。肉葡萄球菌生长速率快、菌体密度高，生长曲线呈S型，适合以Logistic方程构建模型，见下式。利用Origin 2024软件对模型求解，将试验值和拟合值对比，分析模型拟合效果。
式中：X为活菌数/（108 CFU/mL）；a为初始活菌数/（108 CFU/mL）；b＝Xmax；t为培养时间/h；c为最大比生长速率/h-1；d为修正系数/（108 CFU/mL），用以修正初始值。
1.4 数据处理
所有实验重复3 次，采用SPSS 26软件对数据进行显著性分析，P＜0.05表示差异显著，采用Origin 2024、Matlab R2022b及Graphpad Prism 9软件绘制图表。
2 结果与分析
2.1 基础培养基对活菌数的影响
由图1可知，肉葡萄球菌在3 种基础培养基上均可正常生长，TSB培养基的活菌数（2.33×108 CFU/mL）显著高于其他2 组（P＜0.05），对比3 种培养基成分可知，这可能与TSB培养基氮源含量高、含有碳源和缓冲盐、营养成分较为全面有关。而且，TSB培养基经济成本较低，所以本研究选择TSB培养基作为基础培养基。
图1 培养基种类对肉葡萄球菌活菌数的影响
Fig. 1 Effect of culture medium type on the viable count of S. carnosus
小写字母不同表示组间差异显著（P＜0.05）。图2～8同。
2.2 基于单因素试验优化培养基配方
2.2.1 碳源对活菌数的影响
由图2A可知，肉葡萄球菌在以葡萄糖为碳源时生长较好，活菌数显著高于其他9 种碳源组（P＜0.05）。这可能是由于葡萄糖作为单糖，能够迅速被肉葡萄球菌吸收并直接参与代谢，因此选择葡萄糖作为肉葡萄球菌碳源。生长速率反映代谢活性，活菌数相近时，比较最大生长速率可知，虽然海藻糖组活菌数仅次于葡萄糖组（P＜0.05），但其最大生长速率仅为（2.510±0.163）h-1，显著低于葡萄糖组的（3.584±0.187）h-1（P＜0.05），表明以葡萄糖为碳源的培养基可节约时间成本、降低污染机率。
图2 碳源种类（A）和葡萄糖质量浓度（B）对肉葡萄球菌活菌数的影响
Fig. 2 Effects of carbon source type (A) and glucose concentration (B)on the viable count of S. carnosus
由图2B可知，随着葡萄糖含量的增加，肉葡萄球菌活菌数呈先增加后降低的趋势（P＜0.05），当葡萄糖质量浓度为3.0 g/L时，肉葡萄球菌活菌数达到最高，为2.75×108 CFU/mL。较低含量的葡萄糖无法满足菌体正常生长与代谢需求，而过高含量的葡萄糖会形成较高的渗透压环境[24]，且CNS对碳水化合物并不敏感，对其代谢速率较慢[3,5,25]。因此，选择3.0 g/L葡萄糖作为碳源。
2.2.2 氮源对活菌数的影响
预实验发现有机氮源的增菌效果显著优于无机氮源。由图3可知，使用以䏡蛋白胨、大豆蛋白胨、牛肉浸粉、牛心浸粉为氮源的培养基时，肉葡萄球菌活菌数无显著差异（P＞0.05）且显著高于其他氮源（P＜0.05）。4 种氮源对应的最大生长速率分别为（3.505±0.142）、（3.743±0.137）、（3.308±0.183）、（3.465±0.128）h-1，大豆蛋白胨组最大生长速率显著高于其他3 组（P＜0.05），且其经济成本最低，所以选择大豆蛋白胨分别与牛肉浸粉、牛心浸粉、䏡蛋白胨复配。
图3 氮源种类对肉葡萄球菌活菌数的影响
Fig. 3 Effects of nitrogen sources on the viable count of S. carnosus
由图4可知，大豆蛋白胨与牛肉浸粉按1∶1复配时，肉葡萄球菌活菌数显著高于其他复配组（P＜0.05），这可能与复配氮源的氨基酸种类较全面有关，因此选择大豆蛋白胨与牛肉浸粉为氮源。
图4 氮源复配对肉葡萄球菌活菌数的影响
Fig. 4 Effects of nitrogen source combination on the viable count of S. carnosus
如图5所示，随着氮源含量的增加，肉葡萄球菌活菌数呈先显著增加后显著减少的趋势（P＜0.05），氮源质量浓度为40 g/L时，活菌数达到最大值，为8.11×108 CFU/mL。氮源含量过低无法满足肉葡萄球菌生长与繁殖需要，而氮源含量过高时，菌体生长代谢旺盛，代谢物积累较快，反而抑制菌体生长[26-28]。因此选择20 g/L大豆蛋白胨与20 g/L牛肉浸粉作为氮源。
图5 氮源质量浓度对肉葡萄球菌活菌数的影响
Fig. 5 Effect of nitrogen source concentration on the viable count of S. carnosus
2.2.3 缓冲盐对活菌数的影响
缓冲盐在发酵中可维持菌体细胞渗透压稳态和缓解pH值降低造成的菌体生长抑制现象[29]。微生物胞内代谢依赖于高钾低钠的离子梯度环境，以维持细胞渗透压稳态，防止水肿，同时进行势能储备[30]。由图6A可知，磷酸氢二钾组活菌数最高。由图6B可知，随着磷酸氢二钾含量的增加，肉葡萄球菌活菌数呈快速上升后显著下降的变化趋势（P＜0.05）。当磷酸氢二钾量浓度为5.0 g/L时，活菌数最高为3.49×108 CFU/mL。因此，培养基缓冲盐选择5.0 g/L磷酸氢二钾。
图6 缓冲盐种类（A）和磷酸氢二钾质量浓度（B）对肉葡萄球菌活菌数的影响
Fig. 6 Effects of buffer salt type (A) and dipotassium phosphate concentration (B) on the viable count of S. carnosus
2.2.4 金属离子对活菌数的影响
微生物生长代谢过程中，微量元素作为酶的激活剂或生物活性物质组成成分不可或缺，但需求量较低[31]。查询UniProt数据库（https://www.uniprot.org/）可知，肉葡萄球菌代谢通路关键酶的辅助因子多为Mg2+、Zn2+、Fe2+。由图7A可知，Zn2+、Mg2+-Zn2+、Zn2+-Fe2+组活菌数均低于TSB培养基。由此可见，Zn2+可能对肉葡萄球菌的生长具有一定的抑制作用。Fe2+、Mg2+-Fe2+组活菌数较TSB培养基差异不显著（P＞0.05），Mg2+组活菌数显著高于TSB基础培养基（P＜0.05），活菌数可达3.07×108 CFU/mL。这与Mg2+参与多种酶的代谢且结合效率大于其他离子有关。
图7 金属离子种类（A）和Mg2+质量浓度（B）对肉葡萄球菌活菌数的影响
Fig. 7 Effects of metal ion type (A) and Mg2+ concentration (B) on the viable count of S. carnosus
由图7B可知，当培养基中金属离子含量不断升高时，肉葡萄球菌活菌数呈快速上升后缓慢下降的趋势（P＜0.05），Mg2+质量浓度超过0.2 g/L时，活菌数出现下降，说明0.2 g/L Mg2+已足够菌体生长与代谢，因此，培养基金属离子选择0.2 g/L Mg2+。
2.2.5 生长因子对活菌数的影响
生长因子可刺激微生物生长、调节细胞生长与生理功能[32]，由图8可知，与TSB培养基相比，添加生长因子对肉葡萄球菌生长均无促进作用。另外，胡萝卜汁、黄瓜汁、香菇汁、啤酒、玉米汁、苋菜、复合水果汁、复合果蔬汁等（数据未给出）对肉葡萄球菌生长也均无促进作用。
图8 生长因子种类对肉葡萄球菌活菌数的影响
Fig. 8 Effects of growth factor type on the viable count of S. carnosus
2.3 基于RSM优化培养基配方
采用Design-Expert 10.0.1软件中的Box-Behnken设计，以活菌数（Y）为指标，对培养基碳源添加量（A）、氮源添加量（B）、缓冲盐添加量（C）进行优化，结果见表2。
表2 Box-Behnken设计及结果
Table 2 Box-Behnken design with experimental results
试验号A碳源添加量Y活菌数/（108 CFU/mL）1 0 1-113.8 B氮源添加量C缓冲盐添加量18.2 3 1-1012.3 2 0 0 0 18.3 5 0 0 0 18.2 4 0 0 0 18.0 7 0 0 0 18.6 6 0 0 0 8-10115.4 9 0-1-114.0 1001115.6 11-10-115.9 12-11013.9 1311016.5 140-1113.5 15-1-1015.7 1610-114.5 1710115.3
A、B、C与Y的二次多项式回归方程为Y＝18.25-0.28A+0.52B+0.21C+1.50AB+0.33AC+0.57BC-1.29A2-2.36B2-1.67C2。由表3可知，失拟项P＝0.291 9＞0.05，不显著，失拟项反映数据与模型之间的差异，表明本实验设计误差较小。因变量活菌数与自变量之间的回归模型P＜0.000 1，表明数据与模型拟合程度较高。R2＝0.992 9，R2Adj＝0.983 8，表明二次多项式回归方程拟合度良好，能够较好地预测和分析活菌数随碳源、氮源和缓冲盐添加量的变化。由F值可知，各因素对活菌数的影响为B＞A＞C，氮源添加量影响最为显著，贾娜等[33]研究也发现氮源是影响木糖葡萄球菌生长的最主要因素。肉葡萄球菌和木糖葡萄球菌同为CNS，具有一定的相似之处。结合表3和图9可知，交互作用对活菌数的影响为AB＞BC＞AC，碳源和氮源交互作用最强。
图9 各因素交互作用对肉葡萄球菌活菌数影响的响应面图和等高线图
Fig. 9 Response surface and contour plots showing interactive effects of variables on the viable count of S. carnosus
表3 二次多项式模型方差分析
Table 3 Analysis of variance of the developed quadratic polynomial model
注：P＜0.05表示显著，P＜0.01表示极显著。
方差来源平方和自由度均方FP模型60.7196.75108.93＜0.000 1 A0.6510.6510.440.014 4 B2.1912.1935.430.000 6 C0.3510.355.670.048 8 AB8.9618.96144.60＜0.000 1 AC0.4310.437.000.033 2 BC1.2911.2920.880.002 6 A26.9616.96112.41＜0.000 1 B223.51123.51379.68＜0.000 1 C211.81111.81190.72＜0.000 1残差项0.4370.062失拟项0.2530.0821.770.291 9误差项0.1940.047总和61.1516 R2＝0.992 9R2 Adj＝0.983 8
综上，求解二次多项式回归方程得最优培养基配方为碳源2.94 g/L、氮源42.2 g/L、缓冲盐5.2 g/L，在此条件下预测活菌数为1.83×109 CFU/mL，实际测定活菌数为1.78 ×109 CFU/mL，与预测值差异不显著（P＞0.05）。因此，肉葡萄球菌培养基配方为葡萄糖2.94 g/L、大豆蛋白胨21.1 g/L、牛肉浸粉21.1 g/L、磷酸氢二钾5.2 g/L、氯化钠5.0 g/L、七水硫酸镁0.2 g/L。
2.4 基于ANN-GA优化培养基配方
2.4.1 ANN构建与结果输出
ANN拓扑结构如图10所示，其中以碳源、氮源、缓冲盐添加量为输入层，隐藏层神经元数为10，输出为活菌数，算法为Levenberg-Marquardt。训练集占比为70%、测试集和验证集占比均为15%，其余为默认值。
图10 ANN拓扑结构
Fig. 10 Topological archetecture of ANN
如图11所示，训练、测试、验证、全部数据拟合结果的相关系数（R）分别为0.998 4、0.984 0、0.995 6、0.990 5，均达到0.98以上，训练、测试、验证数据的均方误差（mean squared error，MSE）分别为0.000 2、0.003 0、0.001 0，表明ANN构建的模型均具有良好的拟合能力与较高的预测精度，可以将其应用到培养基配方优化中。
图11 训练（A）、验证（B）、测试（C）及所有数据（D）与ANN仿真输出值的拟合效果
Fig. 11 Fitting performance between neural neural network simulated outputs and training (A), validation (B), testing (C),combined (all data) dataset (D)
2.4.2 GA寻优
以ANN构建的模型Y＝net（x）为适应度函数，活菌数为输出值。利用GA对其进行全局寻优，将适应度函数进行f＝-f转变，寻优过程如图12所示。GA模拟生物在进化过程中经历的自然选择压力，迭代次数达到17后，适应度曲线趋于平稳，此时得到的最优值为1.86×109 CFU/mL。最优特征值组合为碳源3.21 g/L、氮源40.34 g/L、缓冲盐5.63 g/L。
图12 GA对最优值（A）和最优特征值（B）的寻优结果
Fig. 12 Results of GA optimization for the optimal value (A) and optimal eigenvalue (B)
2.5 优化结果比较
由表4可知，RSM的R2与ANN-GA的R均高于0.9，表明所构建的模型对样本数据均具有较高的拟合程度。均方根误差（root mean squared error，RMSE）对较大的误差赋予更高的权重，因此对于异常值更敏感。平均绝对误差（mean absolute error，MAE）对所有误差赋予相同的权重，因此对于异常值不敏感。ANN-GA的MSE、RMSE和MAE均小于RSM，表明模型的预测误差较小，预测精度高。
表4 RSM与ANN-GA预测能力比较
Table 4 Comparison of prediction ability between RSM and ANN-GA
参数RSMANN-GA R2或R0.992 90.990 5 MAE0.130 90.022 0 RMSE0.164 60.054 8 MSE0.027 10.003 0
由表5可知，RSM的预测值和实际值均低于ANNGA，相对误差大于ANN-GA，说明后者更加贴近于真实值，ANN-GA模型比RSM的优化结果更佳。综上，ANNGA模型更适合本研究培养基配方优化设计。该结果与ANN、RSM在不同领域应用结果[34-35]类似。
表5 ANN-GA与RSM模型下的预测值和实际值比较
Table 5 Comparison of the predicted and actual values under ANN-GA and RSM models
模型最优配方/（g/L）活菌数/（109 CFU/mL）碳源氮源缓冲盐预测值实际值相对误差%RSM2.9442.205.201.831.782.81 ANN-GA3.2140.345.631.861.881.06
2.6 菌体生长动力学模型分析
发酵罐中肉葡萄球菌活菌数随时间变化的拟合曲线如图13所示，肉葡萄球菌最大活菌数可达1.67×1010 CFU/mL，模型R2＝0.99，RMSE＝0.473。菌体生长动力学模型与实验值拟合度较好，模型与实验值偏差较小，说明拟合所得到的菌体生长动力学模型可以较为准确地预测肉葡萄球菌的生长规律。
图13 肉葡萄球菌菌体生长动力学模型
Fig. 13 Kinetic model for S. carnosus growth
3 结论
本研究以TSB培养基为基础，对培养基配方中的碳源、氮源、缓冲盐、金属离子和生长因子添加量进行优化，其中，氮源是影响肉葡萄球菌生长的最重要因素。ANN-GA优化培养基配方为葡萄糖3.21 g/L、大豆蛋白胨20.17 g/L、牛肉浸粉20.17 g/L、磷酸氢二钾5.63 g/L、氯化钠5.0 g/L、七水硫酸镁0.2 g/L，发酵罐水平小试最大活菌数可达1.67×1010 CFU/mL，后续可进行发酵罐参数优化，实现肉葡萄球菌的高密度培养，为直投式发酵剂的应用提供支持。
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