引言：
?在生物制藥、微生物發(fā)酵、細胞培養(yǎng)等生物過程領域，實時監(jiān)測關(guān)鍵參數(shù)（如菌體密度、產(chǎn)物濃度、代謝物水平）直接決定工藝穩(wěn)定性與產(chǎn)品收率。傳統(tǒng)檢測設備往往面臨過程樣本兼容性差、多參數(shù)聯(lián)檢效率低、數(shù)據(jù)難溯源/整合、多臺設備手動切換等四大痛點。
天木生物柔性自動化平臺FAP，可自由適配多種檢測體系，憑借“全流程自動化、適配440+生物專用試劑盒、柔性化多功能組合選擇、全流程數(shù)據(jù)追溯”四大特色，為生物過程開發(fā)與放大提供精準決策支持。
本期應用分享：微生物發(fā)酵液銨態(tài)氮檢測
在微生物工業(yè)化發(fā)酵（如重組蛋白表達、乙醇生產(chǎn)）中，銨態(tài)氮濃度是調(diào)控菌體比生長速率與產(chǎn)物合成的關(guān)鍵參數(shù)，其濃度可影響發(fā)酵過程中菌體的生長和產(chǎn)物的合成。目前用于銨態(tài)氮檢測各技術(shù)/平臺之間的對比如下表所示。
FAP自動化銨態(tài)氮檢測，操作流程僅需3步！
1.5分鐘實驗前準備
準備大腸桿菌和酵母菌發(fā)酵液樣本，搖勻、離心后取上清液備用。
2.FAP操作：3分鐘設計實驗方案
本次采用智能稀釋模式，進行檢測樣本的多級自動稀釋，按照試劑盒檢測流程配置實驗方案。
（1）原液模式
（2）單倍稀釋模式
（3）多級稀釋模式
3.FAP操作：配置好實驗方案，點擊“應用”，一鍵啟動、自動檢測
本期應用結(jié)果
?待測樣本銨態(tài)氮濃度未知，樣本機制干擾嚴重？
使用FAP自動化多級稀釋檢測模式，既可以避免手動重復稀釋，又可以數(shù)據(jù)化體現(xiàn)基于樣本待測濃度和機制干擾的最適稀釋倍數(shù)（兩相鄰稀釋倍數(shù)間差值小于20%且差值最小，說明稀釋倍數(shù)在可檢測濃度范圍內(nèi)且樣本機制干擾最?。?。
本期兩個待檢測發(fā)酵液樣本最適稀釋倍數(shù)均為400-800倍，酵母發(fā)酵液中銨態(tài)氮含量為153-156mg/L,大腸發(fā)酵液中銨態(tài)氮含量為253-255mg/L。
銨態(tài)氮檢測實現(xiàn)自動化在生物制藥、發(fā)酵工程及環(huán)境監(jiān)測等領域具有顯著價值。其核心優(yōu)勢體現(xiàn)在以下四大維度：
1.提升工藝控制精度與響應速度
●實時動態(tài)監(jiān)測：自動化檢測可連續(xù)追蹤銨態(tài)氮濃度變化，消除傳統(tǒng)檢測的滯后性（通常需數(shù)小時），及時反饋至控制系統(tǒng)調(diào)整補料策略（如碳氮比優(yōu)化），避免代謝抑制或菌體早衰。
2.突破多參數(shù)聯(lián)檢效率瓶頸
●?一體化整合：與菌體密度、pH、葡萄糖等關(guān)鍵參數(shù)同步檢測，通過FAP平臺實現(xiàn)"單樣本多指標"并行分析，減少60%以上人工操作時間，尤其適用于高通量工藝開發(fā)場景。
●兼容復雜樣本：適配高粘度發(fā)酵液或含固形物培養(yǎng)體系，避免傳統(tǒng)分光光度法因樣本預處理導致的誤差，數(shù)據(jù)可靠性提升至99%以上。
3.構(gòu)建全流程數(shù)據(jù)追溯體系
●數(shù)字化閉環(huán)：檢測數(shù)據(jù)可自動上傳實驗室系統(tǒng)，關(guān)聯(lián)相應批次記錄、工藝參數(shù)等。
●AI驅(qū)動優(yōu)化：積累的銨態(tài)氮動態(tài)曲線可用于機器學習建模，反向指導培養(yǎng)基配方優(yōu)化或放大工藝參數(shù)縮放，降低中試失敗風險。
4.降低綜合成本與操作風險
●人力與耗材節(jié)約：減少人工取樣、試劑配制等重復勞動，節(jié)約時間、人力成本，且已保存方案可實現(xiàn)一鍵調(diào)用。
●規(guī)避人為誤差：消除手動稀釋、比色等環(huán)節(jié)的操作偏差，尤其對低濃度銨態(tài)氮（<0.1 mmol/L）檢測，CV值從傳統(tǒng)方法的15%降至5%以內(nèi)。
天木生物專注于生物育種領域的高端儀器裝備的開發(fā)與應用，致力于通過高效的突變技術(shù)和高通量篩選技術(shù)，改造提升產(chǎn)業(yè)傳統(tǒng)菌種開發(fā)模式，為生物制造產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效，提升我國生物產(chǎn)業(yè)的核心競爭力。?致力于為行業(yè)“細胞和菌種開發(fā)與篩選效率低”、“相關(guān)裝備成本昂貴”、“產(chǎn)業(yè)化落地困難”等難題提供優(yōu)秀的解決方案。
引言：
?在生物制藥、微生物發(fā)酵、細胞培養(yǎng)等生物過程領域，實時監(jiān)測關(guān)鍵參數(shù)（如菌體密度、產(chǎn)物濃度、代謝物水平）直接決定工藝穩(wěn)定性與產(chǎn)品收率。傳統(tǒng)檢測設備往往面臨過程樣本兼容性差、多參數(shù)聯(lián)檢效率低、數(shù)據(jù)難溯源/整合、多臺設備手動切換等四大痛點。
天木生物柔性自動化平臺FAP，可自由適配多種檢測體系，憑借“全流程自動化、適配440+生物專用試劑盒、柔性化多功能組合選擇、全流程數(shù)據(jù)追溯”四大特色，為生物過程開發(fā)與放大提供精準決策支持。
本期應用分享：微生物發(fā)酵液銨態(tài)氮檢測
在微生物工業(yè)化發(fā)酵（如重組蛋白表達、乙醇生產(chǎn)）中，銨態(tài)氮濃度是調(diào)控菌體比生長速率與產(chǎn)物合成的關(guān)鍵參數(shù)，其濃度可影響發(fā)酵過程中菌體的生長和產(chǎn)物的合成。目前用于銨態(tài)氮檢測各技術(shù)/平臺之間的對比如下表所示。
FAP自動化銨態(tài)氮檢測，操作流程僅需3步！
1.5分鐘實驗前準備
準備大腸桿菌和酵母菌發(fā)酵液樣本，搖勻、離心后取上清液備用。
2.FAP操作：3分鐘設計實驗方案
本次采用智能稀釋模式，進行檢測樣本的多級自動稀釋，按照試劑盒檢測流程配置實驗方案。
（1）原液模式
（2）單倍稀釋模式
（3）多級稀釋模式
3.FAP操作：配置好實驗方案，點擊“應用”，一鍵啟動、自動檢測
本期應用結(jié)果
?待測樣本銨態(tài)氮濃度未知，樣本機制干擾嚴重？
使用FAP自動化多級稀釋檢測模式，既可以避免手動重復稀釋，又可以數(shù)據(jù)化體現(xiàn)基于樣本待測濃度和機制干擾的最適稀釋倍數(shù)（兩相鄰稀釋倍數(shù)間差值小于20%且差值最小，說明稀釋倍數(shù)在可檢測濃度范圍內(nèi)且樣本機制干擾最?。?。
本期兩個待檢測發(fā)酵液樣本最適稀釋倍數(shù)均為400-800倍，酵母發(fā)酵液中銨態(tài)氮含量為153-156mg/L,大腸發(fā)酵液中銨態(tài)氮含量為253-255mg/L。
銨態(tài)氮檢測實現(xiàn)自動化在生物制藥、發(fā)酵工程及環(huán)境監(jiān)測等領域具有顯著價值。其核心優(yōu)勢體現(xiàn)在以下四大維度：
1.提升工藝控制精度與響應速度
●實時動態(tài)監(jiān)測：自動化檢測可連續(xù)追蹤銨態(tài)氮濃度變化，消除傳統(tǒng)檢測的滯后性（通常需數(shù)小時），及時反饋至控制系統(tǒng)調(diào)整補料策略（如碳氮比優(yōu)化），避免代謝抑制或菌體早衰。
2.突破多參數(shù)聯(lián)檢效率瓶頸
●?一體化整合：與菌體密度、pH、葡萄糖等關(guān)鍵參數(shù)同步檢測，通過FAP平臺實現(xiàn)"單樣本多指標"并行分析，減少60%以上人工操作時間，尤其適用于高通量工藝開發(fā)場景。
●兼容復雜樣本：適配高粘度發(fā)酵液或含固形物培養(yǎng)體系，避免傳統(tǒng)分光光度法因樣本預處理導致的誤差，數(shù)據(jù)可靠性提升至99%以上。
3.構(gòu)建全流程數(shù)據(jù)追溯體系
●數(shù)字化閉環(huán)：檢測數(shù)據(jù)可自動上傳實驗室系統(tǒng)，關(guān)聯(lián)相應批次記錄、工藝參數(shù)等。
●AI驅(qū)動優(yōu)化：積累的銨態(tài)氮動態(tài)曲線可用于機器學習建模，反向指導培養(yǎng)基配方優(yōu)化或放大工藝參數(shù)縮放，降低中試失敗風險。
4.降低綜合成本與操作風險
●人力與耗材節(jié)約：減少人工取樣、試劑配制等重復勞動，節(jié)約時間、人力成本，且已保存方案可實現(xiàn)一鍵調(diào)用。
●規(guī)避人為誤差：消除手動稀釋、比色等環(huán)節(jié)的操作偏差，尤其對低濃度銨態(tài)氮（<0.1 mmol/L）檢測，CV值從傳統(tǒng)方法的15%降至5%以內(nèi)。
天木生物專注于生物育種領域的高端儀器裝備的開發(fā)與應用，致力于通過高效的突變技術(shù)和高通量篩選技術(shù)，改造提升產(chǎn)業(yè)傳統(tǒng)菌種開發(fā)模式，為生物制造產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效，提升我國生物產(chǎn)業(yè)的核心競爭力。?致力于為行業(yè)“細胞和菌種開發(fā)與篩選效率低”、“相關(guān)裝備成本昂貴”、“產(chǎn)業(yè)化落地困難”等難題提供優(yōu)秀的解決方案。
