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一、所屬領域 人工智能，精密自動化，生物分析與檢測，環(huán)境微生物檢測，工業(yè)微生物檢測，細胞組織分析檢測。 二、項目介紹 1. 痛點問題 微生物的識別、計數和定性分析一直是食品、醫(yī)藥和生物行業(yè)的重要一環(huán)。傳統(tǒng)的人工檢測方式勞動強度比較大，且檢測主觀性強，標準難以統(tǒng)一，計數和檢測結果不準確；在對環(huán)境的微生物監(jiān)測中，人工方法只能做到抽樣檢測，無法做到持續(xù)性檢測。 近兩年行業(yè)巨頭們（如GE，安捷倫，賽默飛等）開始推出圖像識別技術的微生物檢測設備，其結果來自直觀影像，分辨率高，操作難度低。但是這些設備目前采用的光學顯微鏡倍數都在800倍以下，只能進行計數，如果要完成相關定性分析，需要在800倍以上的放大倍數獲得單細胞微生物的清晰圖像（如酵母菌，大腸桿菌）。但800倍放大倍數對應的有效視場只有200微米*200微米，對計數和活性統(tǒng)計分析又不具備足夠的采樣數量。目前國內外設備均沒有解決好這個問題，對微生物進行定性分析的準確率低，無法滿足市場需求。 2. 解決方案 本項目針對微生物和細胞活體檢測中缺乏有效參照物的技術難點，根據顯微掃描設備的結構，將全景化視域重構技術和微米級電機結合，解決了鏡頭大幅平移過程中的自動對焦難題和微生物溶液動態(tài)環(huán)境中的影像拼接難題，在保證1000倍放大的基礎上，獲得的有效視場增加到10毫米*10毫米的范圍；再通過自動化圖像采集和拼接，得到完整的微生物圖像；然后結合傳統(tǒng)的圖像分割以及深度學習圖像識別的優(yōu)勢，小樣本高精度動態(tài)完成微生物的類型識別，計數，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 競爭優(yōu)勢分析 與國內外的主流檢測設備對比，本項目技術優(yōu)勢主要體現(xiàn)在： 1）獨創(chuàng)的微生物影像全景化視域重構技術，實現(xiàn)0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大視角； 2） 解決微生物影像領域小樣本智能識別和智能檢測的難題； 3） 檢測目標、檢測內容、檢測流程和邏輯可通過自然語言定制，提高設備功能通用性； 4）計數準確率超過人工計數，準確率超過國內細胞計數儀器一個數量級； 5）第一臺按照國家微生物計數檢測標準開發(fā)研制的微生物計數儀。 本項目的第一代產品樣機與國內外同類產品對比，主要性能優(yōu)勢和技術優(yōu)勢如下： 在食品行業(yè)，本項目獲得了青島啤酒北京密云分廠的啤酒原液和相關酵母菌種，針對生產用酵母菌采集了大量實拍圖像數據，優(yōu)化后的酵母菌計數和出芽率算法識別率均在95%以上。 4. 發(fā)展規(guī)劃 按照三步走的方式來設定發(fā)展規(guī)劃： 1）基于全景化視域重構技術，構建第一代檢測儀器，首先進入門檻最低的食品微生物檢測市場，對啤酒和發(fā)酵乳企業(yè)提供酵母菌檢測計數技術和設備； 2） 利用已有技術積累，進入環(huán)境微生物檢測和高校實驗室市場； 3）最后以食品和環(huán)境檢測市場為根據地，進入門檻最高的生物醫(yī)藥檢測市場，提供微生物檢測和組織檢測的相關設備。 5. 知識產權情況 已申請3項專利。 三、合作需求 1）尋求500-800萬元天使投資； 2）尋找高校研究所，食品工業(yè)和環(huán)境檢測領域的客戶、渠道伙伴； 3）尋找生物醫(yī)藥，醫(yī)學臨床領域的客戶、渠道伙伴和產品測試環(huán)境。 四、團隊介紹 科研團隊： 1）周悅芝 博士 清華大學計算機系研究員，項目負責人，在邊緣計算和深度學習等領域有豐富的開發(fā)經驗和杰出的研究成果，在面向醫(yī)學影像的AI圖像分析方面曾發(fā)表多篇論文，申請或獲得多項國家發(fā)明專利。 2）黃權偉 清華大學計算機系碩士，負責圖像分割及細胞識別等相關算法研發(fā)。 3）梁志偉 清華大學計算機系碩士，負責深度學習算法加速研究和實現(xiàn)。 五、聯(lián)系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果編號：20230055

利用自主篩選、鑒定和保藏的一株產精氨酸脫亞氨基酶（ADI）的惡臭假單胞菌 CGMCC1347，通過發(fā)酵培養(yǎng)其微生物細胞，用于轉化精氨酸生成 L-瓜氨酸，用 5L 發(fā)酵罐發(fā)酵 20 小時產酶活力達到 2.17U/mL。采用卡拉膠等凝膠包埋固定化細胞反復分批轉化 10 次，酶活力不減。用固定化細胞固定床反應器進行連續(xù)轉化，連續(xù) 30 天以上，連續(xù) 30 天 mol 轉化率穩(wěn)定在 90-99％，30 天平均稀釋速率 D=0.0735 h-1，固定床反應器生產效率平均 6.34 g L-1 h-1，固定化細胞生產能力 0.0108 g h-1 g -1。本技術的特點是高產精氨酸脫亞氨基酶（ADI）的惡臭假單胞菌菌株能高效轉化精氨酸生成 L-瓜氨酸，對底物總摩爾轉化率高，轉化后的產物純度高，作為生物催化劑的微生物細胞易于培養(yǎng)且安全無毒，生物轉化反應條件溫和，環(huán)境友好。固定化細胞可反復利用多次，或裝柱連續(xù)轉化。 

丙酮酸是一種重要的有機酸，廣泛應用于制藥、日化、農用化學品和食品等工業(yè)中，微生物發(fā)酵法生產丙酮酸具有低成本、高質量等優(yōu)勢。本研究室在自行選育的四重維生素營養(yǎng)缺陷型菌株光滑球擬酵母 CCTCC M202019 的基礎上，從代謝能力、魯棒特性和環(huán)境適應性等入手，闡釋了影響 T. glabrata 高效積累丙酮酸的關鍵因素。提出并實踐了全局高效調控 T. glabrata 代謝功能的新方法。 

衣康酸是一種不飽和二元脂肪酸。由于衣康酸具有特殊的化學結構，決定了它具有十分活潑的化學性質,既可以自身聚合,也可以和其他分子發(fā)生加成、聚合等化學反應,是一種應用前景十分廣闊的化學合成中間體，廣泛應用與化工、醫(yī)藥、農業(yè)等領域，被譽為有機酸領域中皇冠上的寶石。本研究通過誘變和高通量篩選獲得一株高產衣康酸的生產菌株。

該材料代替硅酸鹽水泥在土壤重金屬鈍化、建筑工地揚塵治理、地基生態(tài)加固、島礁建設和沙漠治理等領域均具有廣闊應用前景，既減少了對傳統(tǒng)硅酸鹽水泥的使用量，降低碳排放，還解決了使用過程的生態(tài)相容性問題

成果簡介：含染料廢水的脫色一直是印染行業(yè)和染料工業(yè)所面臨的重大問題之一。目前用于該類廢水脫色處理的工藝和技術如活性炭吸附、化學絮凝、 臭氧氧化、光催化氧化等，雖然具有較好的脫色性能，但處理成本高，難以廣泛使用；并且它們只能用于廢水脫色，不能完成染料回收。如果能對上述有色廢水中的染料進行回收，尤其是對那些含高濃度染料且組分相對簡單的 工序廢水進行單獨處理和染料回收，不但解決了其脫色問題，還具有較好的 經濟效益，應用前景可觀。利用顆粒化微生物吸附回收廢水染料正是基于這一思路而開發(fā)的染料廢水處理新技術本

一、成果簡介 我國的果蔬生產多較分散，銷售的果蔬要保持新鮮，由采收到市場銷售，所經時間很短，所以市場上的果蔬沒有充分的時間進行分析。我們必須采用符合我國產銷特點的檢測方法，在果蔬進入 市場之前進行農藥殘留的快速測定，因此開發(fā)果蔬采后農藥殘留及微生物快速檢測技術對于保障我國人民的食品安全具有十分重要的意義。本成果建立果蔬采后農藥殘留及微生物快速檢測技術體 系，已為科研院所、檢測機構、政

雄黃本身是一種水不溶性硫化砷礦，具有劑型單一、生物利用率低、臨床用量大等缺點。基于此，我們以甘肅優(yōu)質道地礦物藥雄黃為主要原料，成功的借助特定微生物的生物化學催化作用，建立起一套成熟的針對雄黃的微生物轉化技術，將雄黃中的砷溶解出來，得到一種新型砷劑。通過藥理藥效實驗證實，該新型砷劑可以有效的通過阻滯細胞周期，在體內外誘導小鼠腹水瘤S180和肝癌細胞H22發(fā)生凋亡。同時，對荷瘤小鼠的毒副作用較小，對腫瘤組織具有很強的選擇性。尤其對多種（多藥耐藥）白血病有良好的體外抑制作用。目前實驗證實，與雄黃相比

微生物合成的γ-聚谷氨酸為均聚氨基酸化合物，分子量在100－1000kDa之間，相當于500－5000個左右的谷氨酸單體，具有優(yōu)良的成膜性、成纖維性、阻氧性、可塑性、粘結性和極其強的吸水性，從而在高分子材料工程中具有增稠、乳化、凝膠、成膜、保溫、緩釋、助溶、粘結和強吸水等功能。作為一種生物材料，γ-PGA又具有生物可降解性好、可食、對人體和環(huán)境無毒害等優(yōu)點，因而在食品、化妝品、醫(yī)藥、農業(yè)和水處理等領域具有廣泛的應用前景。南開大學專利技術：一種提高水溶性高聚物發(fā)酵產率的方法（公開號： CN1

植物病原線蟲作為一種常見的寄生線蟲，具有多寄主、防治難度大、抗藥性強等特點，對于農業(yè)生產造成了嚴重的危害，其中植物根結線蟲和植物孢囊線蟲對農作物莊稼危害最大，分布范圍也最廣。 該項目針對目前植物病原線蟲難以防治的問題，采用微生物產生的氣味物質通過熏蒸作用抑制病原線蟲卵孵化的特點，通過綜合策略防治植物病原線蟲。該技術不同于目前常用的線蟲防治技術，將直接觸殺和熏蒸等技術結合起來，并可以控制卵的孵化和殺滅幼蟲。對多種蔬菜、作物的病原線蟲具有防治效果，配套條件主要采用符合該菌劑的防治方法和設備。 該成果旨在防治線蟲的同時減少對農產品和環(huán)境的污染問題。相比市面上的化學藥劑，該成果研發(fā)的微生物制劑具有高效、高產、環(huán)保等優(yōu)點，將在蔬菜，作為的病原線蟲防治方面具有廣闊市場前景。 轉化條件：需要中試實驗的資金，中試實驗場地和設備，大棚實驗條件。 成果完成時間：2014年12月