在代谢工程领域进行途径优化时,BODS提供了动态代谢流分析的便利。通过实时、连续地监测发酵液中关键代谢中间体(如有机酸、氨基酸)的浓度变化,研究人员可以推断细胞内代谢通量的分布情况。当对菌株进行基因改造后,利用BODS比较改造前后这些代谢物动态曲线的差异,可以直观地评估基因操作的效果——是成功地将代谢流导向了目标产物,还是导致了不期望的副产物积累。这种实时反馈极大地加速了“设计-构建-测试-学习”的循环,指导研究人员进行下一轮更精细的遗传改造。生物发酵车间的在线检测仪可实时监测培养液中葡萄糖浓度的动态变化。浙江哺乳动物细胞在线检测仪

在动物细胞培养生产单克隆抗体或疫苗的过程中,BODS展现了对脆弱细胞体系监控能力。其温和的无菌取样方式避免了对剪切力敏感的动物细胞造成损伤。全自动样品处理系统可以精确测量活细胞密度(VCD)、细胞存活率、葡萄糖/谷氨酰胺浓度、乳酸/铵离子浓度等关键参数。基于这些实时信息,系统可通过自动反馈控制,添加营养物质或诱导剂,并严格控制溶解氧和pH在狭窄的范围内。这对于维持细胞的高活力和高表达水平至关重要,能够有效延长培养周期,将目标蛋白的产量提升至新的高度。浙江哺乳动物细胞在线检测仪细胞冻存复苏过程中,在线检测仪可精确监测细胞存活率的变化情况。

对于追求高效率、高通量的菌种工艺挖掘平台,BODS的一拖多模式构成了其关键能力。单个控制单元可以同时连接和管理数十个甚至上百个微型生物反应器,对来自突变库的众多候选菌株进行并行发酵测试。其多种取样模式与死体积小的特点,特别适合微型化培养体系,确保每个反应器都能获得准确且具有代表性的时序样品。自动化样品处理彻底解放了人力,避免了人工操作带来的误差和交叉污染,其时效性使得研究人员能够捕捉到菌株生长和代谢中的瞬态现象,为理解菌株表型提供了前所未有的时间分辨率数据。
在涉及过程参数宽范围搜索的实验设计(DoE)研究中,BODS是生成高质量响应面数据的工具。通过一拖多模式,可以同步执行DoE矩阵中的数十个不同培养条件。每个反应器中的温度、pH、溶解氧等参数被控制,而BODS则实时监测并记录下每个条件下对应的细胞生长、底物消耗和产物合成等响应变量。其自动化和连续监测的特性,确保了所有数据点都是在严格受控和可比的条件下获得,为构建精确的数学模型(响应面)提供了坚实的数据基础,从而能够可靠地预测好的工艺参数组合。微生物群落代谢研究中,在线检测仪实时分析代谢产物的种类与浓度。

在微生物菌种的高通量生理特性表征中,BODS提供了超越传统终点法的动态视角。其连续、自动的取样和分析,能够为每一个被测菌株绘制出完整的生长曲线、底物消耗曲线和产物形成曲线。通过分析这些高时间分辨率的动力学数据,研究人员可以计算出诸如比生长速率(μmax)、底物得率(Yx/s)和产物得率(Yp/s)等关键生理参数。这些丰富的表型数据使得我们能够深入理解基因型与表型之间的关联,不仅用于筛选高产菌株,更能指导后续的代谢工程改造,例如识别出代谢途径中的限速步骤或冗余反应。微生物药敏测试中,在线检测仪实时追踪药物对细菌生长的抑制效果。浙江哺乳动物细胞在线检测仪
微生物群落研究中,在线检测仪能快速分析菌群结构的动态变化。浙江哺乳动物细胞在线检测仪
在构建自动化、智能化的菌种筛选流水线时,BODS作为在线分析节点,与液体处理工作站、机器人臂及生物反应器无缝集成。其全自动样品处理和多参数检测功能,能够为每一个候选菌株在发酵过程中的表现生成一份丰富的“表型护照”,包括生长速率、底物利用效率、产物合成速率及副产物生成情况等。这些高通量、高质量的数据被自动上传至数据库,通过机器学习算法进行快速分析,从而精确、快速地锁定性能好的工程菌株。这种集成方案将传统的“劳动密集型”筛选转变为“数据驱动型”的智能发现过程,极大地加速了生物制造研发的进程。浙江哺乳动物细胞在线检测仪
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