甲醇在毕赤酵母发酵过程中的双面角色
毕赤酵母在疫苗、酶制剂及医药蛋白生产中的高效表达能力与后修饰优势，使其成为工业微生物工程研究的重点对象。

然而，甲醇在其发酵过程中兼具碳源与诱导剂双重角色，补料量控制直接影响蛋白表达效率和细胞生长状态。过量甲醇会造成毒性累积，抑制生长；而不足则会导致诱导不充分。

传统发酵监控方式中，甲醇补料往往依据溶氧（DO）变化趋势判断，或设定定时定量补料方案。此类方式存在较大滞后性与人工依赖性，难以实现对甲醇动态浓度的精细控制。

在线监测甲醇浓度，实现自动化反馈控制
迪必尔研发人员在工艺平台引入在线气体质谱分析系统，结合四联平行反应器系统与UDF（用户自定义功能）算法控制逻辑，构建了一套高通量、在线监测、高频反馈、自动补料的智能工艺平台。实现对发酵尾气中甲醇浓度的智能检测和精确反馈控制（图1）。

实验验证了该系统在发酵调控精度、蛋白表达效率及人力、时间成本控制方面具有较大优势。

实验设备及软件系统：
发酵罐：CloudReady 4联（迪必尔生物）
质谱仪：DECRA （Hiden Analytical）
多通道尾气切换装置：Xgas（迪必尔生物）
多通道尾气分析仪：Xgas（迪必尔生物）
软件系统：D2MS设备和数据管理系统（迪必尔生物）
控制算法程序载体：UDF用户自定义控制（D2MS内置）

图1 智能尾气分析及反馈控制系统

系统集成途径：
基于D2MS接入多种设备，在HMI界面实现数据可视化。可实时查看发酵参数与尾气参数，支持多通道尾气切换装置时间设定、发酵罐自由组合及当前采样通道状态指示等功能，为多通道数据采集与控制操作提供一体化管理支持（图2）。

图2 整合多设备参数控制的D2MS HMI界面

通过D2MS内置UDF模块开发浓度梯度模型，可实现甲醇浓度（0-40 ppm）与补料速率（1.5-15 mL/h）之间的智能关联调节（图3）。

图3 D2MS UDF反馈控制算法控制逻辑

实验过程及结果分析

1、冷模实验建模：
建立液-气关系模型，为液相甲醇浓度与尾气甲醇质谱的响应提供依据（图4）。

图4 甲醇液-气冷模测试结果模型

2、质谱仪检测对比经验判断实验
如图5，单通道检测模式下，在92h之前，实验组（仪器检测）和对照组（经验判断）生物量均增长，但实验组较低。到116h时，实验组反超对照组，最终在166h时，实验组OD₆₀₀nm值提高60.1%，湿重提高41.8%，表现出明显的增长优势。

结果表明仪器检测相较经验判断，能显著提升发酵液的生物量。

图5 单通道模式上罐结果对比

3、质谱仪多通道检测实验（仪器检测手动调控）：
图6为通过人工调整补料速率实现过程控制。四个发酵罐最终总蛋白产量分别为 9360.82、8479.99、8607.31 和9167.33 mg，差异较小。四组平均产量为 8903.86 mg（RSD=4.79%），均高于单通道模式下的8000.26 mg（图5），最高增幅达16.99%。

结果表明，该策略在提升蛋白表达效率和系统可靠性的同时，也验证了多通道转换器在发酵过程中的实用性与有效性，但手动调控在高通量发酵的平行性上还有提升空间。

图6 MFC限流下多通道尾气分析上罐结果

4、质谱仪多通道检测实验（智能调控自动补料）：
如图7，智能控制下四罐总蛋白产量在188 h分别达16843.80、17479.99、17952.49、17054.86 mg，四组平均产量为17332.79 mg（RSD=2.83%），较手动调控模式（均值约8903 mg）提升约94.7%，较单通道对照组（7955.41 mg）提升约117.9%。

结果表明，智能调控模式相比手动调控能更能有效提升蛋白表达量，并且在长周期运行中能保持稳定性与精确性。同时高通量发酵中的平行性更好（蛋白产量 RSD 由4.79%进一步降至 2.83%，较手动模式RSD降低 40.8%），具备良好的可重复性。

图7 三通道分流下多通道尾气分析上罐结果

本次实验验证了这套智能尾气分析及反馈控制系统具备优异的响应速度、控制精度、稳定性和可重复性，对于提升工艺开发和生产效率、提升产量有显著作用。

数据驱动工艺智能化
该系统在提升工业发酵领域的研发、中试和生产效率方面具有广泛的应用前景。未来，可进一步集成多因子反馈机制，并拓展至其他底物诱导体系，推动数据驱动的智能化生物制造平台的迭代升级。

应用技术与工程研究中心 管志欣供稿

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