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人類文明的高度發(fā)展，既帶來(lái)了生活的便利與舒適，同時(shí)也增添了病菌傳播的機(jī)會(huì)。近年 來(lái)世界上大規(guī)模傳染性疾病的時(shí)有發(fā)生，例如，1996年日本發(fā)生的O-157大腸桿菌感染事件， 2000年日本、韓國(guó)、蒙古等國(guó)家發(fā)生的口蹄疫事件，2003年我國(guó)流行的SARS事件，至今在許 多國(guó)家相繼爆發(fā)的禽流感及致人死亡事件，以及霍亂、肺炎、瘧疾、結(jié)核病和肝炎等，都給世 界帶來(lái)了震驚和恐慌，也給人類生命財(cái)產(chǎn)造成了重大的損失，促進(jìn)了人類對(duì)健康生存環(huán)境的追 求。自上世紀(jì)80年代以來(lái)，各種各樣的抗微生物材料發(fā)展十分迅速。抗微生物制品在保護(hù)人類 健康、減少疾病、改善生活環(huán)境等方面可以起到綠色屏障的作用。據(jù)CBS調(diào)查，52％的美國(guó)民 眾購(gòu)買日用品時(shí)，會(huì)注意產(chǎn)品是否抗菌、防霉、防臭的功能。 然而無(wú)論是以歐美為代表采用有機(jī)抗菌劑，還是以日本為代表采用無(wú)機(jī)銀離子或納米級(jí) 二氧化鈦直接混入樹(shù)脂基體制備聚合物制品的抗微生物技術(shù)都存在不足。理論而言，作為一種 抗微生物材料不僅應(yīng)該同時(shí)對(duì)絕大多數(shù)微生物有效，而且不應(yīng)該是溶出性的，否則所制成的飲 水管道、食品包裝膜、飲水機(jī)等都會(huì)因人體攝入而造成毒害，不耐洗滌、抗微生物效果持久性 差。另一方面，大多數(shù)有機(jī)抗生素的作用機(jī)理在于影響微生物的新陳代謝，進(jìn)而達(dá)到抑制其生 長(zhǎng)繁殖的目的，然而這類抗生素的濫用，將導(dǎo)致微生物抗藥性的增加，會(huì)給人類健康帶來(lái)更大 的危害。因此新一代基于物理作用而可避免上述抗生素缺點(diǎn)的抗菌劑，如陽(yáng)離子型抗菌劑，通 過(guò)正負(fù)電荷的靜電吸引作用，破壞細(xì)胞膜而殺死微生物，成為抗菌劑的重要發(fā)展方向。 本項(xiàng)目創(chuàng)建了一類高效、廣譜、對(duì)人體安全無(wú)毒的抗微生物材料，其特點(diǎn)是將特定的陽(yáng) 離子型功能團(tuán)齊聚物鍵合到應(yīng)用廣泛的大宗樹(shù)脂的分子鏈上，成為非溶出型的分子組裝抗菌材 料，經(jīng)久耐洗、持久高效抗菌、抗病毒，克服了現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，是抗微生物材料方面一個(gè)有 突破意義的發(fā)明。

成果描述：項(xiàng)目把現(xiàn)代生物工程技術(shù)與傳統(tǒng)釀造發(fā)酵技術(shù)相結(jié)合，利用自轉(zhuǎn)化育種功能性菌株及各種釀酒發(fā)酵有益菌株，研制開(kāi)發(fā)出各類新型微生物菌劑，既可有效利用和降低各類白酒生產(chǎn)原材料中殘余淀粉含量，提高釀酒原料的利用率，增加出酒率，減少?gòu)U棄丟糟的排放；還可根據(jù)不同人群飲食文化的嗜好，采用不同微生物菌種配合和工藝改造，生產(chǎn)出具有不同風(fēng)格特點(diǎn)的新產(chǎn)品類型，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)及環(huán)保效益的和諧統(tǒng)一。市場(chǎng)前景分析：本項(xiàng)目成果技術(shù)應(yīng)用覆蓋生物工程、生物化工、食品釀造等工程技術(shù)領(lǐng)域。由于核心技術(shù)是淀粉質(zhì)材料的高效利用和酒精成分、風(fēng)味物質(zhì)的有效生成，因而相關(guān)技術(shù)成果適用于不同規(guī)模白酒發(fā)酵生產(chǎn)企業(yè)以及各類釀造食品及發(fā)酵飲料等傳統(tǒng)和現(xiàn)代釀造生產(chǎn)企業(yè)選擇性使用。本項(xiàng)目已在部分企業(yè)得到生產(chǎn)規(guī)模應(yīng)用，產(chǎn)品市場(chǎng)前景良好。與同類成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：針對(duì)各種原料的專用釀酒微生物制劑系列，為淺褐色粉粒，分別含多種高活性釀酒酶類和各種香型生香酵母，100斤糧食出酒率為50度白酒80-120斤。年產(chǎn)300噸，年銷售收入300萬(wàn)元。國(guó)內(nèi)領(lǐng)先。

從南海紅樹(shù)林微生物中分離105種化合物，其中50種新結(jié)構(gòu)， 26種對(duì)腫瘤細(xì)胞（包括耐藥腫瘤細(xì)胞 株）有強(qiáng)細(xì)胞毒活性（IC50＜10μg/mL）的化合物，部分化合物活性達(dá)到納克級(jí)，22種有抗菌活性（包括 抗臨床耐藥性結(jié)核菌株），2種有神經(jīng)原細(xì)胞保護(hù)活性。

本成果以軟件著作權(quán)形式體現(xiàn)（登記號(hào) 2016SR322691 ），生命科學(xué)大多以微生物為研究對(duì)象，因此如何進(jìn)行微生物的分類鑒定是生命科學(xué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究工作。本成果可根據(jù)微生物的序列自動(dòng)完成多種類型的系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)分析，并且以直觀的圖標(biāo)形式展示，并可與各種專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)接，簡(jiǎn)單、專業(yè)、直觀，可以作為生物醫(yī)藥行業(yè)鑒定微生物的專業(yè)工具。本成果具有預(yù)留對(duì)接數(shù)據(jù)庫(kù)接口、具有進(jìn)化距離、集成  BLAST 功能、集成 ClustalW2.1 、可生成標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)圖形結(jié)果、自動(dòng)合并分析多種進(jìn)化樹(shù)結(jié)果、可在線使用等優(yōu)勢(shì)。

利用自主篩選、鑒定和保藏的一株產(chǎn)精氨酸脫亞氨基酶（ADI）的惡臭假單胞菌 CGMCC1347，通過(guò)發(fā)酵培養(yǎng)其微生物細(xì)胞，用于轉(zhuǎn)化精氨酸生成 L-瓜氨酸，用 5L 發(fā)酵罐發(fā)酵 20 小時(shí)產(chǎn)酶活力達(dá)到 2.17U/mL。采用卡拉膠等凝膠包埋固定化細(xì)胞反復(fù)分批轉(zhuǎn)化 10 次，酶活力不減。用固定化細(xì)胞固定床反應(yīng)器進(jìn)行連續(xù)轉(zhuǎn)化，連續(xù) 30 天以上，連續(xù) 30 天 mol 轉(zhuǎn)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(yīng)器生產(chǎn)效率平均 6.34 g L-1 h-1，固定化細(xì)胞生產(chǎn)能力 0.0108 g h-1 g -1。本技術(shù)的特點(diǎn)是高產(chǎn)精氨酸脫亞氨基酶（ADI）的惡臭假單胞菌菌株能高效轉(zhuǎn)化精氨酸生成 L-瓜氨酸，對(duì)底物總摩爾轉(zhuǎn)化率高，轉(zhuǎn)化后的產(chǎn)物純度高，作為生物催化劑的微生物細(xì)胞易于培養(yǎng)且安全無(wú)毒，生物轉(zhuǎn)化反應(yīng)條件溫和，環(huán)境友好。固定化細(xì)胞可反復(fù)利用多次，或裝柱連續(xù)轉(zhuǎn)化。 

本課題發(fā)明一種針對(duì)臨床液相標(biāo)本中的微生物進(jìn)行快速濃縮富集的方法和試劑，可以明顯地提高臨床標(biāo)本中微生物檢測(cè)的陽(yáng)性率。 本方法首先通過(guò)磁珠吸附的方式，將臨床液體樣本（尿液、胸腹水、腦脊液、肺泡灌洗液等）中細(xì)菌、真菌或病毒特異性結(jié)合于磁珠上，無(wú)需高速離心，從而實(shí)現(xiàn)病原體的富集；再通過(guò)對(duì)細(xì)菌進(jìn)行培養(yǎng)、染色、分子生物學(xué)或質(zhì)譜檢測(cè)，或者對(duì)病毒進(jìn)行免疫熒光或分子生物檢測(cè)，最終對(duì)細(xì)菌、真菌或病毒進(jìn)行鑒定。對(duì)臨床標(biāo)本中的細(xì)菌、真菌或病毒進(jìn)行富集，提高了后續(xù)鑒定時(shí)病原體的初始量，從而極大地提高了鑒定的陽(yáng)性率。 本產(chǎn)品可以迅速將5～50ml液相樣本中微生物濃縮至50～200µl樣本中，在磁性環(huán)境下可以輕松實(shí)現(xiàn)臨床標(biāo)本中細(xì)菌、真菌或病毒的濃縮，無(wú)需離心，減少了由于離心產(chǎn)生的氣溶膠所帶來(lái)的潛在生物安全隱患。本方法操作簡(jiǎn)單、無(wú)需復(fù)雜儀器、耗時(shí)短、在源頭顯著提升臨床液相樣本中病原微生物檢測(cè)的靈敏性。

? 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)本技術(shù)

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：[email protected] 成果編號(hào)：20230055