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一種單細(xì)胞微生物發(fā)酵系統(tǒng)及其發(fā)酵方法，本發(fā)明屬于生物發(fā)酵設(shè)備及方法，解決現(xiàn)有裝置發(fā)酵過(guò)程中 pH 值不易控制的問(wèn)題，并解決現(xiàn)有發(fā)酵方法每輪發(fā)酵種子擴(kuò)培次數(shù)過(guò)多、導(dǎo)致花費(fèi)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)及成本過(guò)高的問(wèn)題。本發(fā)明的發(fā)酵系統(tǒng)，包括發(fā)酵罐裝置和 N 級(jí)種子罐裝置，發(fā)酵罐裝置包括培養(yǎng)罐、中和劑儲(chǔ)罐、循環(huán)泵和可編程邏輯控制器，各級(jí)種子罐裝置的組成、結(jié)構(gòu)均與發(fā)酵罐裝置相同，僅尺寸有區(qū)別。本發(fā)明的發(fā)酵方法，包括預(yù)裝、種子擴(kuò)培、種子暫存、發(fā)酵、第N 級(jí)種復(fù)培和循環(huán)步驟。采用本發(fā)明，縮短了種子擴(kuò)培時(shí)間，降低了染菌風(fēng)險(xiǎn)，較大地節(jié)

本實(shí)驗(yàn)室成功篩選得到1株花青素產(chǎn)生菌株CJ6，為國(guó)際首創(chuàng)。對(duì)其生長(zhǎng)、代謝規(guī)律、提取工藝等進(jìn)行了研究。成果與技術(shù)具有創(chuàng)新性，在化妝品、保健品、色彩產(chǎn)品等領(lǐng)域，市場(chǎng)應(yīng)用前景廣闊。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 花青素是植物花朵和果實(shí)等呈現(xiàn)紅色或紫色的重要色素，是人體必不可少的重要營(yíng)養(yǎng)成分。它具有抗氧化、抗突變、預(yù)防心腦血管疾病、保護(hù)肝臟、抑制腫瘤細(xì)胞發(fā)生、保護(hù)視力、修復(fù)肌膚、增強(qiáng)記憶力、抗衰老等多種保健功能，各種富含花青素食品和產(chǎn)品備受關(guān)注。 然而，由于植物生長(zhǎng)具有周期性，用植物生產(chǎn)花青素，受到季節(jié)、環(huán)境和植被資源等多重因素限制，而利用微生物生產(chǎn)花青素具有高效、低耗，可一年四季生產(chǎn)等優(yōu)勢(shì)。然而，目前有關(guān)利用微生物菌株生產(chǎn)花青素的研究和應(yīng)用國(guó)內(nèi)外尚沒(méi)有報(bào)道。 本實(shí)驗(yàn)室成功篩選得到1株花青素產(chǎn)生菌株CJ6，為國(guó)際首創(chuàng)。對(duì)其生長(zhǎng)、代謝規(guī)律、提取工藝等進(jìn)行了研究。成果與技術(shù)具有創(chuàng)新性，在化妝品、保健品、色彩產(chǎn)品等領(lǐng)域，市場(chǎng)應(yīng)用前景廣闊。

一、所屬領(lǐng)域 人工智能，精密自動(dòng)化，生物分析與檢測(cè)，環(huán)境微生物檢測(cè)，工業(yè)微生物檢測(cè)，細(xì)胞組織分析檢測(cè)。 二、項(xiàng)目介紹 1. 痛點(diǎn)問(wèn)題 微生物的識(shí)別、計(jì)數(shù)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(cè)方式勞動(dòng)強(qiáng)度比較大，且檢測(cè)主觀性強(qiáng)，標(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一，計(jì)數(shù)和檢測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確；在對(duì)環(huán)境的微生物監(jiān)測(cè)中，人工方法只能做到抽樣檢測(cè)，無(wú)法做到持續(xù)性檢測(cè)。 近兩年行業(yè)巨頭們（如GE，安捷倫，賽默飛等）開(kāi)始推出圖像識(shí)別技術(shù)的微生物檢測(cè)設(shè)備，其結(jié)果來(lái)自直觀影像，分辨率高，操作難度低。但是這些設(shè)備目前采用的光學(xué)顯微鏡倍數(shù)都在800倍以下，只能進(jìn)行計(jì)數(shù)，如果要完成相關(guān)定性分析，需要在800倍以上的放大倍數(shù)獲得單細(xì)胞微生物的清晰圖像（如酵母菌，大腸桿菌）。但800倍放大倍數(shù)對(duì)應(yīng)的有效視場(chǎng)只有200微米*200微米，對(duì)計(jì)數(shù)和活性統(tǒng)計(jì)分析又不具備足夠的采樣數(shù)量。目前國(guó)內(nèi)外設(shè)備均沒(méi)有解決好這個(gè)問(wèn)題，對(duì)微生物進(jìn)行定性分析的準(zhǔn)確率低，無(wú)法滿足市場(chǎng)需求。 2. 解決方案 本項(xiàng)目針對(duì)微生物和細(xì)胞活體檢測(cè)中缺乏有效參照物的技術(shù)難點(diǎn)，根據(jù)顯微掃描設(shè)備的結(jié)構(gòu)，將全景化視域重構(gòu)技術(shù)和微米級(jí)電機(jī)結(jié)合，解決了鏡頭大幅平移過(guò)程中的自動(dòng)對(duì)焦難題和微生物溶液動(dòng)態(tài)環(huán)境中的影像拼接難題，在保證1000倍放大的基礎(chǔ)上，獲得的有效視場(chǎng)增加到10毫米*10毫米的范圍；再通過(guò)自動(dòng)化圖像采集和拼接，得到完整的微生物圖像；然后結(jié)合傳統(tǒng)的圖像分割以及深度學(xué)習(xí)圖像識(shí)別的優(yōu)勢(shì)，小樣本高精度動(dòng)態(tài)完成微生物的類型識(shí)別，計(jì)數(shù)，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)分析 與國(guó)內(nèi)外的主流檢測(cè)設(shè)備對(duì)比，本項(xiàng)目技術(shù)優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在： 1）獨(dú)創(chuàng)的微生物影像全景化視域重構(gòu)技術(shù)，實(shí)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(lǐng)域小樣本智能識(shí)別和智能檢測(cè)的難題； 3） 檢測(cè)目標(biāo)、檢測(cè)內(nèi)容、檢測(cè)流程和邏輯可通過(guò)自然語(yǔ)言定制，提高設(shè)備功能通用性； 4）計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率超過(guò)人工計(jì)數(shù)，準(zhǔn)確率超過(guò)國(guó)內(nèi)細(xì)胞計(jì)數(shù)儀器一個(gè)數(shù)量級(jí)； 5）第一臺(tái)按照國(guó)家微生物計(jì)數(shù)檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)開(kāi)發(fā)研制的微生物計(jì)數(shù)儀。 本項(xiàng)目的第一代產(chǎn)品樣機(jī)與國(guó)內(nèi)外同類產(chǎn)品對(duì)比，主要性能優(yōu)勢(shì)和技術(shù)優(yōu)勢(shì)如下： 在食品行業(yè)，本項(xiàng)目獲得了青島啤酒北京密云分廠的啤酒原液和相關(guān)酵母菌種，針對(duì)生產(chǎn)用酵母菌采集了大量實(shí)拍圖像數(shù)據(jù)，優(yōu)化后的酵母菌計(jì)數(shù)和出芽率算法識(shí)別率均在95%以上。 4. 發(fā)展規(guī)劃 按照三步走的方式來(lái)設(shè)定發(fā)展規(guī)劃： 1）基于全景化視域重構(gòu)技術(shù)，構(gòu)建第一代檢測(cè)儀器，首先進(jìn)入門檻最低的食品微生物檢測(cè)市場(chǎng)，對(duì)啤酒和發(fā)酵乳企業(yè)提供酵母菌檢測(cè)計(jì)數(shù)技術(shù)和設(shè)備； 2） 利用已有技術(shù)積累，進(jìn)入環(huán)境微生物檢測(cè)和高校實(shí)驗(yàn)室市場(chǎng)； 3）最后以食品和環(huán)境檢測(cè)市場(chǎng)為根據(jù)地，進(jìn)入門檻最高的生物醫(yī)藥檢測(cè)市場(chǎng)，提供微生物檢測(cè)和組織檢測(cè)的相關(guān)設(shè)備。 5. 知識(shí)產(chǎn)權(quán)情況 已申請(qǐng)3項(xiàng)專利。 三、合作需求 1）尋求500-800萬(wàn)元天使投資； 2）尋找高校研究所，食品工業(yè)和環(huán)境檢測(cè)領(lǐng)域的客戶、渠道伙伴； 3）尋找生物醫(yī)藥，醫(yī)學(xué)臨床領(lǐng)域的客戶、渠道伙伴和產(chǎn)品測(cè)試環(huán)境。 四、團(tuán)隊(duì)介紹 科研團(tuán)隊(duì)： 1）周悅芝 博士 清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系研究員，項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，在邊緣計(jì)算和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域有豐富的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)和杰出的研究成果，在面向醫(yī)學(xué)影像的AI圖像分析方面曾發(fā)表多篇論文，申請(qǐng)或獲得多項(xiàng)國(guó)家發(fā)明專利。 2）黃權(quán)偉 清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系碩士，負(fù)責(zé)圖像分割及細(xì)胞識(shí)別等相關(guān)算法研發(fā)。 3）梁志偉 清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系碩士，負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)算法加速研究和實(shí)現(xiàn)。 五、聯(lián)系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果編號(hào)：20230055

硫酸軟骨素是一種典型的硫酸化糖胺聚糖，由 D-葡糖醛酸和 N-乙酰氨基半乳糖以β-1,4-糖苷鍵連接的重復(fù)二糖聚合，并在 N-乙酰氨基半乳糖的 C-4 位或C-6 位羥基上發(fā)生硫酸酯化。由于其具有多種藥物活性，被廣泛用于藥品、保健品及化妝品行業(yè)。本研究室利用誘變育種及高通量篩選策略獲得一株產(chǎn)果糖軟骨素的大腸桿菌。通過(guò)代謝工程改造及發(fā)酵優(yōu)化策略，大幅度的提高了果糖軟骨素的產(chǎn)量。目前，正在進(jìn)一步構(gòu)建并篩選高產(chǎn)菌株。

該材料代替硅酸鹽水泥在土壤重金屬鈍化、建筑工地?fù)P塵治理、地基生態(tài)加固、島礁建設(shè)和沙漠治理等領(lǐng)域均具有廣闊應(yīng)用前景，既減少了對(duì)傳統(tǒng)硅酸鹽水泥的使用量，降低碳排放，還解決了使用過(guò)程的生態(tài)相容性問(wèn)題

成果簡(jiǎn)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(wèn)題之一。目前用于該類廢水脫色處理的工藝和技術(shù)如活性炭吸附、化學(xué)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(duì)上述有色廢水中的染料進(jìn)行回收，尤其是對(duì)那些含高濃度染料且組分相對(duì)簡(jiǎn)單的 工序廢水進(jìn)行單獨(dú)處理和染料回收，不但解決了其脫色問(wèn)題，還具有較好的 經(jīng)濟(jì)效益，應(yīng)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(kāi)發(fā)的染料廢水處理新技術(shù)本

一、成果簡(jiǎn)介 我國(guó)的果蔬生產(chǎn)多較分散，銷售的果蔬要保持新鮮，由采收到市場(chǎng)銷售，所經(jīng)時(shí)間很短，所以市場(chǎng)上的果蔬沒(méi)有充分的時(shí)間進(jìn)行分析。我們必須采用符合我國(guó)產(chǎn)銷特點(diǎn)的檢測(cè)方法，在果蔬進(jìn)入 市場(chǎng)之前進(jìn)行農(nóng)藥殘留的快速測(cè)定，因此開(kāi)發(fā)果蔬采后農(nóng)藥殘留及微生物快速檢測(cè)技術(shù)對(duì)于保障我國(guó)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(nóng)藥殘留及微生物快速檢測(cè)技術(shù)體 系，已為科研院所、檢測(cè)機(jī)構(gòu)、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(diǎn)。基于此，我們以甘肅優(yōu)質(zhì)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(xué)催化作用，建立起一套成熟的針對(duì)雄黃的微生物轉(zhuǎn)化技術(shù)，將雄黃中的砷溶解出來(lái)，得到一種新型砷劑。通過(guò)藥理藥效實(shí)驗(yàn)證實(shí)，該新型砷劑可以有效的通過(guò)阻滯細(xì)胞周期，在體內(nèi)外誘導(dǎo)小鼠腹水瘤S180和肝癌細(xì)胞H22發(fā)生凋亡。同時(shí)，對(duì)荷瘤小鼠的毒副作用較小，對(duì)腫瘤組織具有很強(qiáng)的選擇性。尤其對(duì)多種（多藥耐藥）白血病有良好的體外抑制作用。目前實(shí)驗(yàn)證實(shí)，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(dāng)于500－5000個(gè)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(jié)性和極其強(qiáng)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(jié)和強(qiáng)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(duì)人體和環(huán)境無(wú)毒害等優(yōu)點(diǎn)，因而在食品、化妝品、醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)和水處理等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。南開(kāi)大學(xué)專利技術(shù)：一種提高水溶性高聚物發(fā)酵產(chǎn)率的方法（公開(kāi)號(hào)： CN1

陳溫福院士團(tuán)隊(duì)孟軍教授課題組在生物炭-微生物協(xié)同治理抗生素污染方面取得新進(jìn)展