标题和描述中提到的知识点主要涉及利用遗传算法和神经网络优化多杀菌素发酵培养基的过程。这是一种结合了生物工程和人工智能技术的方法，旨在提高多杀菌素的产量。以下是相关知识点的详细说明：
1. **遗传算法 (Genetic Algorithm, GA)**: 遗传算法是一种受到生物进化过程启发的全局优化算法，它通过模拟自然选择和遗传机制来寻找问题的最优解。在这个案例中，遗传算法被用来优化多杀菌素发酵培养基的成分比例，以最大化产量。
2. **神经网络 (Artificial Neural Network, ANN)**: 神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型，常用于复杂数据的建模和预测。在此研究中，神经网络被用来建立多杀菌素产量与培养基组分浓度之间的关系模型，从而预测不同成分组合对产量的影响。
3. **Box-Behnken设计 (Box-Behnken Design, BBD)**: 这是一种响应面设计方法，用于实验设计和数据分析，尤其适合多因素间的交互效应研究。在本研究中，BBD用于确定发酵培养基中玉米浆、可溶性淀粉和丙酸钠的最优水平。
4. **Plackett-Burman设计**: 另一种统计实验设计方法，用于初步筛选影响因素，找出关键变量。在这里，它是遗传算法和神经网络优化前的基础实验设计。
5. **发酵培养基优化**: 发酵过程中培养基的成分和条件对产物的产量和质量有直接影响。优化培养基可以提高目标化合物的生产效率，降低成本。
6. **多杀菌素**: 是一种由刺糖多孢菌产生的生物农药，具有广谱抗菌活性。优化其发酵过程对于提高多杀菌素的产量和降低生产成本具有重要意义。
7. **循环算法**: 在优化过程中，循环算法可能指的是迭代优化策略，通过反复调整参数来逐步接近最优解。在这个研究中，循环算法用于基于遗传算法优化的神经网络模型进行培养基成分的最优化。
8. **微生物分子生物学**: 这是研究微生物基因、蛋白质和代谢途径的学科，对于理解多杀菌素的生物合成途径和优化发酵过程至关重要。
9. **省部共建淡水鱼类发育生物学国家重点实验室**: 提供了实验平台和技术支持，表明该研究得到了相关部门的重视和资助。
通过以上知识点，我们可以看出，这项研究综合运用了生物工程、统计学和人工智能技术，以提高多杀菌素的发酵效率，为微生物发酵工艺的优化提供了新的方法。这种方法不仅适用于多杀菌素，也可能应用于其他生物制品的生产优化。
