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

本次實驗驗證了這套智能尾氣分析及反饋控制系統具備優異的響應速度、控制精度、穩定性和可重復性，對于提升工藝開發和生產效率、提升產量有顯著作用。

數據驅動工藝智能化
該系統在提升工業發酵領域的研發、中試和生產效率方面具有廣泛的應用前景。未來，可進一步集成多因子反饋機制，并拓展至其他底物誘導體系，推動數據驅動的智能化生物制造平臺的迭代升級。

應用技術與工程研究中心 管志欣供稿

掃描二維碼免費獲取原文