提升头孢菌素C发酵效率的复合碳源补料工艺开发及代谢机制

开发了一种以葡萄糖和豆油为底物碳源的复合补料策略,能够显著提升头孢菌素C(CPC)的合成效率,使其产量提升了14.8%,并观测到碳源变化在宏观呼吸代谢、中间代谢物、细胞内通量分配和还原力NADPH利用方面产生了全局影响,其中二氧化碳释放速率(CER)的变化表明在葡萄糖和豆油复合补料策略下细胞中心代谢网络的通量发生了明显改变,碳流向CPC的通量得到增强,同时促进了蛋氨酸和丝氨酸的胞外吸收。胞内有机酸α-酮戊二酸、丙酮酸、苹果酸的浓度明显提升,有利于谷氨酸、缬氨酸和半胱氨酸等核心氨基酸的合成,从而有利于CPC生产。主成分分析(PCA)的载荷测定结果表明大多数氨基酸和CPC合成呈正相关,谷氨酸的胞内含量与CPC合成的关联性最强,而α-氨基己二酸和赖氨酸积累反而不利于CPC合成。细胞还原力方面,豆油和葡萄糖组合工艺有助于NADPH更多地用于CPC合成,使得CPC快速合成时对NADPH的大量需求得到了满足。这些结果表明改变底物能够对细胞内部的代谢产生全方位的影响,复合补料策略在优化CPC合成中具有巨大潜力。

偏最小二乘法预测头孢菌素C工业发酵过程中发酵液流变特性

在头孢菌素C工业发酵过程中,发酵液表现出典型的非牛顿流体性质,并可用幂律模型充分描述。传统经验型模型并不能很好地预测头孢菌素C工业发酵过程的流变特性,原因在于模型过于简化,忽略了潜在因素如底物浓度、进料方式、培养基组成等对流变特性的影响,但更多变量的引入会显著增加模型复杂度,且这些参数的动态变化存在相关性,为了解决这个问题,采用了偏最小二乘法进行建模。标准偏回归系数可以量化不同因素对流变参数的作用,其中节孢子比率和菌丝平均分支长度对流变学特性的影响最大。使用偏最小二乘回归(PLSR)模型,可以很好地预测头孢菌素C发酵液的流动行为指数和稠度指数,其相关系数分别为0.94和0.91,具有较好的实用性。

工业生物过程系统集成优化在有机酸生产中的应用

生物基化学品在人类社会、经济和环境中的应用受到越来越多关注。工业生物过程是由高复杂性生命系统和大规模性工程系统组成的有机整体,因此实现工业生物过程的系统集成对提升生产效率和资源利用率以及降低能耗和排放具有非常重要的作用。简要综述了当前工业生物过程系统集成的理论、方法和技术,并重点介绍了其在乳酸和葡萄糖酸钠工业生产过程中的应用。

人工智能时代的智能生物制造

生物制造以低碳循环、绿色清洁的优势在社会可持续经济发展模式中占有举足轻重的作用,其发展是未来大趋势。技术进步使得生物制造在微生物细胞代谢调控规律、生物加工过程的在线数据等方面形成了海量数据,但传统数据分析相关理论的不完善极大地限制了这些海量数据的挖掘,利用人工智能在数据处理方面的优势,通过机器学习对数据中蕴含的知识进行深入挖掘,是实现生物制造智能化路径的一个重要方向。本文中,笔者从人工智能的基本概念入手,针对生物制造的两个主体,即微生物细胞的智能化设计和生物过程的智能化检测与控制,提出了一些观点和建议,希望以此拓宽相关研究人员的研究思路,共同开启智能生物制造的时代。

拟干酪乳杆菌发酵生产L-乳酸过程中在线生理参数CER和RQ用于指导发酵过程优化

生理参数二氧化碳释放速率(CER)和呼吸商(RQ)对于深入理解生物过程的变化具有非常重要的意义。本研究以拟干酪乳杆菌发酵生产L-乳酸过程为研究对象,解析了发酵过程中CER和RQ变化与细胞生长和代谢之间关系,结果表明,CER与细胞生长速率密切相关,能够有效表征菌体的生长状态,而RQ值能很好地反映过程中代谢途径的变化。将CER和RQ作为在线指导参数,通过分阶段氮源添加策略,使得L-乳酸产率和转化率较原始发酵工艺分别提高了5.9%和3.0%,而且副产物乙酸和乙偶姻的浓度分别下降了31.3%和24.7%。因此,通过生理参数CER和RQ的变化对发酵过程进行优化,能够有效地提高L-乳酸的发酵产量和质量。

拟干酪乳杆菌胞内代谢产物的GC-MS分析方法的建立

用气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术建立了拟干酪乳杆菌发酵过程中胞内代谢物的代谢组学研究方法。考察了不同溶解剂(吡啶、四氢呋喃、二甲基甲酰胺)和衍生化试剂(N-甲基叔丁基二甲基硅基三氟乙酰胺(MTBDSTFA)、N,O-双(三甲基硅烷基)三氟乙酰+三甲基氯硅烷(BSTFA+TMCS)、N-甲基-N-三甲基硅烷基三氟乙酰胺(MSTFA)),对质谱峰的信号强度和个数的影响,确定使用吡啶作为溶解剂、BSTFA+TMCS作为衍生剂的两步衍生法效果最佳。以拟干酪乳杆菌为分析对象,共鉴定出38种胞内中间代谢物。方法学考察结果表明,该方法具有良好的精密度、稳定性和重现性。本方法已成功地应用于拟干酪乳杆菌发酵过程研究,并且发现了发酵过程中可能的生物标志物。

基于多尺度参数相关分析的细胞培养过程优化与放大

细胞大规模培养过程是活体细胞代谢的过程,因此存在着基因、细胞、反应器多尺度相关关系。通过对生物反应过程中生理代谢特性参数检测,并分析参数的理化相关和生物相关,可以实现多尺度观察与调控。主要介绍了在生物过程优化与放大研究中,整合分析与细胞生理代谢特性相关的参数变化信息以及反应器流场特性参数变化信息,从而实现微观与宏观相结合的过程优化方法以及细胞生理和反应器流场特性相结合的过程放大策略。

生物过程尾气质谱仪在乳酸发酵工艺控制中的应用

将生物过程尾气分析质谱仪及相应的Biostar处理软件成功应用于乳酸发酵过程中,通过实时监测发酵过程中不同阶段和不同发酵条件下菌体生理代谢参数的动态变化,并对其进行多参数相关分析,阐明了发酵过程中杂质组成的合成代谢过程;利用尾气分析质谱仪进行微耗氧发酵过程供氧水平的精确控制,当菌体的摄氧率控制在0.70mmol/(L.h)时,凝结芽孢杆菌乳酸的最佳合成速率能达到2.78g/(L.h);同时在以玉米淀粉水解糖液为基质的乳酸发酵过程中,通过对菌体生理代谢参数变化与残糖的消耗和副产物生成过程进行相关分析,建立了根据生理参数的变化进行发酵过程终点快速判定方法,实现了L-乳酸发酵产量和质量的在线控制策略。

渗透压对于拟干酪乳杆菌发酵生产L-乳酸的影响

研究了渗透压对于拟干酪乳杆菌（L．paracasei）发酵产L-乳酸的的影响。首先以NaCl作为渗透压调节剂研究渗透压对L．paracasei生长及产酸的影响，通过比较不同浓度NaCl（0-2mol／L），最终选择1mol／LNaCl作为渗透压保护剂的筛选条件。然后在该筛选条件下，研究了三种渗透压保护剂对L．paracasei产L-乳酸的作用，结果表明添加2g，L脯氨酸可提供最优的渗透压保护作用。最后通过5L罐批发酵验证上述结果，结果显示发酵24h后添加2g／L的脯氨酸能在接下来-段发酵时间内使得乳酸产率和葡萄糖消耗率分别比对照组提高50．34％和39．61％。此外，分析发酵结束时胞外主要副产物，结果表明添加脯氨酸后能够有效降低副产物的生成，提高L-乳酸的生产。本研究通过添加渗透压保护剂脯氨酸提高了乳酸的产量，从而为其他有机酸发酵提供了重要的借鉴意义。

拟干酪乳杆菌乳酸发酵培养基氮源优化

从发酵原料成本的角度出发,首先对发酵培养基中的碳氮比进行优化,将培养基中的碳氮比(质量比)提高为28.97;然后逐步将原始发酵培养基中的进口分析纯试剂替代为国产试剂及工业级试剂,并实现了工业级酵母粉FM802和蛋白胨FP101的完全替代。经过5 L发酵罐验证表明,原料替代后,成本降低为原来的1/3,而发酵时间仅增加1 h。

米曲霉产米黑根毛霉脂肪酶高通量筛选方法的建立

为了快速、高效地筛选出高产米黑根毛霉脂肪酶(RML)的米曲霉菌株,利用常温常压等离子体诱变技术(ARTP)对米曲霉孢子进行诱变,优化了高通量检测RML酶活的双指示剂法,建立了24孔板米曲霉高通量培养体系。通过对诱变后的1200孔(36000~48000个孢子)进行高通量筛选,最终筛选出4株米曲霉高产突变株。经由摇瓶验证,突变株Ⅰ7-D6-7、Ⅱ4-4B-5、Ⅲ3-5C-1、Ⅴ7-6C-3酶活分别达到了265.98、240.90、253.52、293.50 U/mL,比出发菌株的酶活(176.52 U/mL)分别提高了50.68%、36.47%、43.61%、66.27%。

烷烃为底物合成槐糖脂发酵过程供氧控制优化

以正十六烷为疏水底物考察了不同供氧水平对槐糖脂合成代谢的影响。通过对发酵过程中的代谢通量分布和关键酶活性的整合分析,发现供氧水平显著影响细胞脂肪酸和羟基脂肪酸的合成,同时显著影响葡萄糖和烷烃的利用程度。在线生理参数呼吸商(RQ)能够很好地表征胞内代谢通量的变化,后续有望成为过程调控的关键参数并可以进一步应用于过程优化。最后,在槐糖脂合成期提供合适的供氧水平,不但能够有效提升相对昂贵底物烷烃的利用率,而且能够显著降低功率输入,从而在两个方面提高生产经济性。本文研究结果同样适用于其他菜籽油、油酸等疏水性底物的槐糖脂发酵过程,并为工业规模槐糖脂发酵过程控制策略的开发和应用提供坚实的理论基础。

发酵工程课程教学改革与实践探索

发酵工程是一门理论性与应用性并重的课程。文章围绕华东理工大学发酵工程课程教学改革,介绍了课程知识体系、教学手段、教学内容的优化,以及理论与实践相结合、线上与线下相结合、基础与前沿相结合的教学方式。相关改革举措有助于实现复合型应用创新专业人才培养的目标。

细胞生长和非生长相结合的拟干酪乳杆菌高效生产L-乳酸研究

本研究以拟干酪乳杆菌发酵生产L-乳酸为研究对象,通过对最适初始葡萄糖浓度以及稳定期静息细胞的代谢能力进行研究,开发了基于细胞生长和非生长相关组合的高细胞密度L-乳酸生产策略。研究结果表明,140 g/L初始葡萄糖浓度下,细胞能够快速生长而且将葡萄糖完全耗尽生产L-乳酸。此外,在发酵结束后6~7 h之内,细胞仍然能够维持非常高的代谢活性。最后,在此基础上开发的高细胞密度生产策略,能够使细胞在正常批发酵结束后高密度发酵阶段的产率较常规发酵阶段提升1.4倍,而且L-乳酸转化率也明显提升,达到0.985 g/g。本研究通过过程策略能够有效延长细胞高速率生产L-乳酸的周期,从而提升L-乳酸生产效率,同时也在一定程度上能够有效缩短发酵过程所需的辅助时间,包括种子制备和细胞生长,因此有望应用于工业乳酸的高效生产。

新工科教育背景下智能生物制造专业人才培养模式探索

新工科建设对工程科技人才的培养提出了巨大的挑战。智能生物制造作为未来经济社会可持续发展的重要组成部分,其人才培养模式也需要与时俱进。文章首先阐述了新工科背景下智能生物制造的人才需求,其次指明了现有人才培养模式存在的不足,最后以华东理工大学生物工程学院为例,介绍了智能生物制造领域专业人才培养的改革举措及成效,以期为其他高校生物制造专业和其他新工科领域的人才培养提供新的思路。

大数据-模型混合驱动下生物过程优化与放大的新机遇与挑战

当前,生物制造技术和产业是世界关注的热点。然而,生物过程优化与放大过程中普遍面临以下几个难题,包括:过程检测手段缺乏,难以满足关键指标参数的监控;细胞代谢认知匮乏,无法理性实现过程最优化调控;反应器环境差异大,导致逐级放大效率低下。文中针对以上亟待解决的关键问题,通过案例分析介绍发酵过程实时检测-动态调控-理性放大全链条关键技术创新。在未来,生物过程设计将以集成细胞生理学(时空多尺度细胞代谢模型)和流体动力学(CFD模型)的全生命周期模型为指导,推进计算机辅助设计与开发,加速生物过程实现大规模智能化生产,开启绿色生物制造新时代。

工业生物过程智能控制原理和方法进展

工业生物过程是一个复杂的系统过程,对活体细胞代谢过程的认识是实现高效工业生物制造的基础。文中首先综述了工业发酵过程多尺度优化控制原理和实践,包括多尺度理论与装备、细胞宏观代谢在线检测传感技术以及生理代谢参数相关分析。在此基础上,对工业生物过程智能控制——感知细胞内生理代谢特性新型传感技术、大数据库建立和数据深度计算以及生物过程智能决策进行了综述和展望。