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成果描述：項目把現代生物工程技術與傳統釀造發酵技術相結合，利用自轉化育種功能性菌株及各種釀酒發酵有益菌株，研制開發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，減少廢棄丟糟的排放；還可根據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，生產出具有不同風格特點的新產品類型，實現經濟、社會及環保效益的和諧統一。市場前景分析：本項目成果技術應用覆蓋生物工程、生物化工、食品釀造等工程技術領域。由于核心技術是淀粉質材料的高效利用和酒精成分、風味物質的有效生成，因而相關技術成果適用于不同規模白酒發酵生產企業以及各類釀造食品及發酵飲料等傳統和現代釀造生產企業選擇性使用。本項目已在部分企業得到生產規模應用，產品市場前景良好。與同類成果相比的優勢分析：針對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300噸，年銷售收入300萬元。國內領先。

從南海紅樹林微生物中分離105種化合物，其中50種新結構， 26種對腫瘤細胞（包括耐藥腫瘤細胞 株）有強細胞毒活性（IC50＜10μg/mL）的化合物，部分化合物活性達到納克級，22種有抗菌活性（包括 抗臨床耐藥性結核菌株），2種有神經原細胞保護活性。

本成果以軟件著作權形式體現（登記號 2016SR322691 ），生命科學大多以微生物為研究對象，因此如何進行微生物的分類鑒定是生命科學領域的基礎研究工作。本成果可根據微生物的序列自動完成多種類型的系統發育樹分析，并且以直觀的圖標形式展示，并可與各種專業數據庫對接，簡單、專業、直觀，可以作為生物醫藥行業鑒定微生物的專業工具。本成果具有預留對接數據庫接口、具有進化距離、集成  BLAST 功能、集成 ClustalW2.1 、可生成標準系統發育樹圖形結果、自動合并分析多種進化樹結果、可在線使用等優勢。

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，通過發酵培養其微生物細胞，用于轉化精氨酸生成 L-瓜氨酸，用 5L 發酵罐發酵 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轉化，連續 30 天以上，連續 30 天 mol 轉化率穩定在 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且安全無毒，生物轉化反應條件溫和，環境友好。固定化細胞可反復利用多次，或裝柱連續轉化。 

本課題發明一種針對臨床液相標本中的微生物進行快速濃縮富集的方法和試劑，可以明顯地提高臨床標本中微生物檢測的陽性率。 本方法首先通過磁珠吸附的方式，將臨床液體樣本（尿液、胸腹水、腦脊液、肺泡灌洗液等）中細菌、真菌或病毒特異性結合于磁珠上，無需高速離心，從而實現病原體的富集；再通過對細菌進行培養、染色、分子生物學或質譜檢測，或者對病毒進行免疫熒光或分子生物檢測，最終對細菌、真菌或病毒進行鑒定。對臨床標本中的細菌、真菌或病毒進行富集，提高了后續鑒定時病原體的初始量，從而極大地提高了鑒定的陽性率。 本產品可以迅速將5～50ml液相樣本中微生物濃縮至50～200µl樣本中，在磁性環境下可以輕松實現臨床標本中細菌、真菌或病毒的濃縮，無需離心，減少了由于離心產生的氣溶膠所帶來的潛在生物安全隱患。本方法操作簡單、無需復雜儀器、耗時短、在源頭顯著提升臨床液相樣本中病原微生物檢測的靈敏性。

一種微生物智能液基培養皿，屬于微生物設備技術領域。包括皿體、電源和觸摸屏，皿體中心設有數據檢測模塊，皿體底部設有與數據檢測模塊相連接的安裝塊，安裝塊底部分別設有數據線路和排液管，數據線路與皿體側部設置的電源接頭相電連接，皿體外壁底側設有配比盛放腔，配比盛放腔頂部設有盛放腔口，配比盛放腔內腔中還設有供料泵，皿體內壁底側對應配比盛放腔設有安裝殼體，供料泵與安裝殼體內的噴淋電磁閥相連通，噴淋電磁閥與數據線路相電連接，且頂部設有噴淋管路。解決了分離純化效果不好的問題，結構簡單成本低，能在培養皿中直接降低其他微生物的存活率，進而大大減少或省略純化步驟，有效提高了實用性。

? 含染料廢水的脫色一直是印染行業和染料工業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的染料廢水處理新技術本技術

一種單細胞微生物發酵系統及其發酵方法，本發明屬于生物發酵設備及方法，解決現有裝置發酵過程中 pH 值不易控制的問題，并解決現有發酵方法每輪發酵種子擴培次數過多、導致花費時間過長及成本過高的問題。本發明的發酵系統，包括發酵罐裝置和 N 級種子罐裝置，發酵罐裝置包括培養罐、中和劑儲罐、循環泵和可編程邏輯控制器，各級種子罐裝置的組成、結構均與發酵罐裝置相同，僅尺寸有區別。本發明的發酵方法，包括預裝、種子擴培、種子暫存、發酵、第N 級種復培和循環步驟。采用本發明，縮短了種子擴培時間，降低了染菌風險，較大地節

本實驗室成功篩選得到1株花青素產生菌株CJ6，為國際首創。對其生長、代謝規律、提取工藝等進行了研究。成果與技術具有創新性，在化妝品、保健品、色彩產品等領域，市場應用前景廣闊。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、技術分析 花青素是植物花朵和果實等呈現紅色或紫色的重要色素，是人體必不可少的重要營養成分。它具有抗氧化、抗突變、預防心腦血管疾病、保護肝臟、抑制腫瘤細胞發生、保護視力、修復肌膚、增強記憶力、抗衰老等多種保健功能，各種富含花青素食品和產品備受關注。 然而，由于植物生長具有周期性，用植物生產花青素，受到季節、環境和植被資源等多重因素限制，而利用微生物生產花青素具有高效、低耗，可一年四季生產等優勢。然而，目前有關利用微生物菌株生產花青素的研究和應用國內外尚沒有報道。 本實驗室成功篩選得到1株花青素產生菌株CJ6，為國際首創。對其生長、代謝規律、提取工藝等進行了研究。成果與技術具有創新性，在化妝品、保健品、色彩產品等領域，市場應用前景廣闊。

一、所屬領域 人工智能，精密自動化，生物分析與檢測，環境微生物檢測，工業微生物檢測，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、醫藥和生物行業的重要一環。傳統的人工檢測方式勞動強度比較大，且檢測主觀性強，標準難以統一，計數和檢測結果不準確；在對環境的微生物監測中，人工方法只能做到抽樣檢測，無法做到持續性檢測。 近兩年行業巨頭們（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環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；然后結合傳統的圖像分割以及深度學習圖像識別的優勢，小樣本高精度動態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. 競爭優勢分析 與國內外的主流檢測設備對比，本項目技術優勢主要體現在： 1）獨創的微生物影像全景化視域重構技術，實現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，主要性能優勢和技術優勢如下： 在食品行業，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，優化后的酵母菌計數和出芽率算法識別率均在95%以上。 4. 發展規劃 按照三步走的方式來設定發展規劃： 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，對啤酒和發酵乳企業提供酵母菌檢測計數技術和設備； 2） 利用已有技術積累，進入環境微生物檢測和高校實驗室市場； 3）最后以食品和環境檢測市場為根據地，進入門檻最高的生物醫藥檢測市場，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，食品工業和環境檢測領域的客戶、渠道伙伴； 3）尋找生物醫藥，醫學臨床領域的客戶、渠道伙伴和產品測試環境。 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經驗和杰出的研究成果，在面向醫學影像的AI圖像分析方面曾發表多篇論文，申請或獲得多項國家發明專利。 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。 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。 五、聯系方式 E-mail：[email protected] 成果編號：20230055