近日，方柏山教授课题组在人工智能系统提升1,3-丙二醇全自动生物绿色合成方面的研究取得突破进展，相关研究成果以“Artificial Intelligence System for Enhanced Automated 1,3-propanediol Green Biosynthesis”为题发表在Green Chemistry 期刊上(DOI: 10.1039/D3GC01586F)。
生物炼制为生物燃料或化学品的绿色工业生产提供了可靠的途径，利用再生生物质取代化石燃料资源，确保可持续的社会经济发展。除了开发优良的微生物细胞工厂外，发酵方式也是从粗甘油生产1,3-丙二醇的生物精炼技术的关键因素。虽然补料分批发酵通常是一种有效的深层发酵模式，但它依赖于更复杂的在线测量设备、过程管理控制技术和整个操作过程的智能决策，这为1,3-丙二醇稳健和绿色的工业生产带来了巨大的挑战。
据此，方柏山教授课题组经过3年的攻关，开发了一个由传感器、预测器、控制器和自动化系统组成的人工智能系统，用于1,3-丙二醇的全自动补料分批发酵。与恒速补料分批发酵相比，人工智能系统不仅能自动调节补料速率，维持较低的甘油浓度(~5 g/L)，还能将1,3-丙二醇浓度(64.39 g/L)和产率(0.58 g/g)分别提高75.7%和38.1%。结合动态代谢通量分析，证明了人工智能系统控制的低浓度甘油有助于氧化还原池的平衡。据此，我们成功开发了自动化和鲁棒性程度高的人工智能系统，不仅提高了1,3-丙二醇浓度和产率以及甘油的利用效率，而且降低了培养基成本。更重要的是，它解除了对昂贵的在线仪器和人工控制的依赖，这可能有利于1,3-丙二醇的可持续生物合成，并能够拓展到其他类似的发酵生产过程中。
该工作是在方柏山教授、我院“博新计划”博士后张瑷珲博士共同指导下完成，硕士生黄佳城和李查德邓是论文的共同第一作者。硕士生赵浩东和俞萌也参与了部分工作。论文中相关研究工作得到国家自然科学基金（22278343、21978245）的资助。
https://pubs.rsc.org/en/Content/ArticleLanding/2023/GC/D3GC01586F
