整合質譜儀助力高效優化畢赤酵母發酵工藝

瀏覽次數：692　發布日期：2025-8-1　來源：本站　僅供參考，謝絕轉載，否則責任自負

甲醇在畢赤酵母發酵過程中的雙面角色
畢赤酵母在疫苗、酶制劑及醫藥蛋白生產中的高效表達能力與后修飾優勢，使其成為工業微生物工程研究的重點對象。

然而，甲醇在其發酵過程中兼具碳源與誘導劑雙重角色，補料量控制直接影響蛋白表達效率和細胞生長狀態。過量甲醇會造成毒性累積，抑制生長；而不足則會導致誘導不充分。

傳統發酵監控方式中，甲醇補料往往依據溶氧（DO）變化趨勢判斷，或設定定時定量補料方案。此類方式存在較大滯后性與人工依賴性，難以實現對甲醇動態濃度的精細控制。

在線監測甲醇濃度，實現自動化反饋控制
迪必爾研發人員在工藝平臺引入在線氣體質譜分析系統，結合四聯平行反應器系統與UDF（用戶自定義功能）算法控制邏輯，構建了一套高通量、在線監測、高頻反饋、自動補料的智能工藝平臺。實現對發酵尾氣中甲醇濃度的智能檢測和精確反饋控制（圖1）。

實驗驗證了該系統在發酵調控精度、蛋白表達效率及人力、時間成本控制方面具有較大優勢。

實驗設備及軟件系統：
發酵罐：CloudReady 4聯（迪必爾生物）
質譜儀：DECRA （Hiden Analytical）
多通道尾氣切換裝置：Xgas（迪必爾生物）
多通道尾氣分析儀：Xgas（迪必爾生物）
軟件系統：D2MS設備和數據管理系統（迪必爾生物）
控制算法程序載體：UDF用戶自定義控制（D2MS內置）

圖1 智能尾氣分析及反饋控制系統

系統集成途徑：
基于D2MS接入多種設備，在HMI界面實現數據可視化。可實時查看發酵參數與尾氣參數，支持多通道尾氣切換裝置時間設定、發酵罐自由組合及當前采樣通道狀態指示等功能，為多通道數據采集與控制操作提供一體化管理支持（圖2）。

圖2 整合多設備參數控制的D2MS HMI界面

通過D2MS內置UDF模塊開發濃度梯度模型，可實現甲醇濃度（0-40 ppm）與補料速率（1.5-15 mL/h）之間的智能關聯調節（圖3）。

圖3 D2MS UDF反饋控制算法控制邏輯

實驗過程及結果分析

1、冷模實驗建模：
建立液-氣關系模型，為液相甲醇濃度與尾氣甲醇質譜的響應提供依據（圖4）。

圖4 甲醇液-氣冷模測試結果模型

2、質譜儀檢測對比經驗判斷實驗
如圖5，單通道檢測模式下，在92h之前，實驗組（儀器檢測）和對照組（經驗判斷）生物量均增長，但實驗組較低。到116h時，實驗組反超對照組，最終在166h時，實驗組OD₆₀₀nm值提高60.1%，濕重提高41.8%，表現出明顯的增長優勢。

結果表明儀器檢測相較經驗判斷，能顯著提升發酵液的生物量。

圖5 單通道模式上罐結果對比

3、質譜儀多通道檢測實驗（儀器檢測手動調控）：
圖6為通過人工調整補料速率實現過程控制。四個發酵罐最終總蛋白產量分別為 9360.82、8479.99、8607.31 和9167.33 mg，差異較小。四組平均產量為 8903.86 mg（RSD=4.79%），均高于單通道模式下的8000.26 mg（圖5），最高增幅達16.99%。

結果表明，該策略在提升蛋白表達效率和系統可靠性的同時，也驗證了多通道轉換器在發酵過程中的實用性與有效性，但手動調控在高通量發酵的平行性上還有提升空間。

圖6 MFC限流下多通道尾氣分析上罐結果

4、質譜儀多通道檢測實驗（智能調控自動補料）：
如圖7，智能控制下四罐總蛋白產量在188 h分別達16843.80、17479.99、17952.49、17054.86 mg，四組平均產量為17332.79 mg（RSD=2.83%），較手動調控模式（均值約8903 mg）提升約94.7%，較單通道對照組（7955.41 mg）提升約117.9%。

結果表明，智能調控模式相比手動調控能更能有效提升蛋白表達量，并且在長周期運行中能保持穩定性與精確性。同時高通量發酵中的平行性更好（蛋白產量 RSD 由4.79%進一步降至 2.83%，較手動模式RSD降低 40.8%），具備良好的可重復性。

圖7 三通道分流下多通道尾氣分析上罐結果