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本研究针对生物实验自动化和效率提升的需求，开发了基于机器人技术和人工智能的自主实验室系统（ANL），旨在优化生物技术实验流程并提出科学假设。研究以谷氨酸生产菌株的培养基优化为案例，成功提高了细胞生长速率和最大细胞生长量，为生物生产领域的实验效率和可靠性提升提供了新思路。
随着生物技术的快速发展，实验数据的积累和分析变得愈发重要。然而，传统实验方法往往耗时费力且难以快速优化实验条件。为解决这一问题，国内研究人员开发了一种基于机器人技术和人工智能的自主实验室系统（ANL），通过模块化设计和Bayesian优化算法，实现了从培养到分析的全流程自动化。该系统以大肠杆菌谷氨酸生产菌株的培养基优化为案例，成功提高了细胞生长速率和最大细胞生长量，为生物生产领域的实验效率和可靠性提升提供了新思路。研究成果发表于《Scientific Reports》。
研究背景
生物技术领域的发展依赖于大量实验数据的积累和分析，尤其是在代谢工程和生物合成中，实验条件的优化对于提高目标产物产量至关重要。然而，传统实验方法往往需要大量人力和时间投入，且难以快速找到最优条件。近年来，随着机器人技术和人工智能的快速发展，自动化实验室系统逐渐成为解决这一问题的新途径。通过将机器人技术与人工智能算法相结合，可以实现实验流程的自动化和优化，从而提高实验效率和数据可靠性。
研究方法
研究人员开发的自主实验室系统（ANL）采用了模块化设计，包括培养设备、预处理设备、分析设备以及运输机器人和基于Bayesian优化算法的分析模块。该系统能够自主完成从细胞培养到数据采集和分析的全流程实验。研究人员以谷氨酸生产菌株（基于大肠杆菌）的培养基优化为案例，通过调整培养基中的营养成分浓度，利用ANL系统自动评估细胞生长和谷氨酸产量，并通过Bayesian优化算法寻找最优培养基条件。
研究结果
自主实验室系统的构建与验证
研究人员成功构建了ANL系统，并验证了其在细胞培养、样本预处理（如离心、稀释和混合）、光学密度测量以及谷氨酸定量分析等方面的能力。该系统能够自动运行从培养到分析的全流程实验，并通过用户界面（UI）实现实验方案的可视化编程。
培养基优化结果
在培养基优化实验中，研究人员发现添加特定浓度的CaCl?、MgSO?、CoCl?和ZnSO?可以显著提高细胞生长速率和最大细胞生长量。通过Bayesian优化算法，系统找到了最佳培养基条件（M9 + 0.000 mM CaCl?, 2.200 mM MgSO?, 0.110 μM CoCl?, 0.520 μM ZnSO?），与基础M9培养基相比，细胞生长速率提高了8.4%，最大细胞生长量提高了31.7%。然而，在谷氨酸产量优化方面，由于谷氨酸浓度受到细胞内部复杂调控机制的影响，优化效果有限。
不同规模培养条件下的细胞生长分析
研究人员进一步在1 mL、10 mL和100 mL规模下验证了优化培养基条件的效果。结果显示，优化条件下的细胞生长速率和最大细胞生长量在不同规模下均显著高于基础条件，表明ANL系统提出的优化条件具有良好的可扩展性。
研究结论与讨论
本研究开发的自主实验室系统（ANL）通过模块化设计和Bayesian优化算法，成功实现了生物技术实验流程的自动化和优化。该系统在谷氨酸生产菌株的培养基优化中表现出色，显著提高了细胞生长速率和最大细胞生长量。尽管在谷氨酸产量优化方面存在挑战，但研究结果表明，ANL系统具有高度的灵活性和可扩展性，能够为生物生产领域的实验效率提升提供有力支持。未来，随着更多模块的开发和优化算法的改进，ANL系统有望在更广泛的生物技术应用中发挥重要作用，推动生物生产的可持续发展。
