基于传感器融合与AI化学计量学的色氨酸发酵过程实时监测策略研究

本研究针对色氨酸发酵过程中关键质量属性(CQAs)监测滞后的问题，创新性地采用传感器融合策略结合AI化学计量学方法，实现了多源传感器数据的集成分析。研究人员通过机器学习构建近红外(NIR)预测模型，并建立基于温度、pH、溶解氧(DO)、转速和NIR数据的多元统计过程控制(MSPC)模型。结果显示高斯过程回归(GPR)对菌体密度(OD600nm)、残糖和色氨酸浓度的预测效果最佳(RPD分别为5.686/3.297/3.130)，特征级融合的MSPC实现了多源异常的协同检测。该研究为食品发酵过程提供了智能化的质量控制方案。

　　

色氨酸作为人体必需氨基酸，在神经调节、免疫功能和肠道健康中发挥着不可替代的作用。随着全球蛋白质需求激增，微生物发酵成为色氨酸生产的主流方式。然而，传统发酵过程面临两大技术瓶颈：一是关键质量参数如菌体密度(OD_600nm)、残糖和产物浓度依赖滞后的离线检测；二是温度、pH、溶解氧(DO)等过程参数与质量属性的协同机制不明确。这些问题导致生产效率低下、产品质量不稳定，严重制约工业化生产。

山东大学联合山东通道生物技术有限公司创新研发中心的研究团队在《Food Chemistry》发表的研究中，开创性地将传感器融合策略与人工智能技术相结合。研究采用五类在线传感器（温度、pH、DO、转速和NIR光纤探头）采集数据，以基因工程改造的大肠杆菌TRJH/TRP-S21为发酵菌株，在15L发酵罐中进行批式发酵实验。通过机器学习建模和多元统计分析，实现了对色氨酸发酵过程的智能化监控。

关键技术方法包括：1）采用便携式NIR光谱仪进行在线光谱采集，结合Savitzky-Golay卷积微分预处理；2）比较偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量回归(SVR)和高斯过程回归(GPR)等算法对CQAs的预测性能；3）基于主成分分析(PCA)的特征级融合构建MSPC模型；4）通过Hotelling T²和SPE统计量实现异常检测。

定量分析CQAs基于机器学习
研究团队首先建立了NIR光谱与三个关键质量属性的定量关系。结果显示，经一阶导数处理的光谱在900-1400nm和1500-1700nm波段特征显著。GPR模型表现最优，对OD_600nm、残糖和色氨酸浓度的验证集RPD（残差预测偏差）分别达5.686、3.297和3.130，显著优于PLSR和SVR。这表明NIR结合GPR能有效突破传统检测的滞后性限制。

传感器融合与MSPC建模
通过PCA分析发现，前三个主成分累计贡献率达92.7%，其中PC1主要反映菌体生长代谢（载荷：DO -0.412，OD_600nm 0.387），PC2关联底物消耗（残糖 -0.352）。基于此构建的MSPC模型成功实现了：1）通过Hotelling T²监控过程参数的系统偏移；2）利用SPE统计量捕捉传感器异常；3）特征级融合使NIR与常规传感器数据产生协同效应。在批次验证中，该模型提前2小时预警了因DO探头故障导致的代谢异常。

结论与展望
该研究首次将NIRS与常规过程参数进行特征级融合，建立了色氨酸发酵的智能化监控体系。GPR模型的高精度预测解决了CQAs实时监测难题，而MSPC模型的多维分析能力则突破了单参数监控的局限性。特别值得注意的是，研究采用的便携式NIR设备（相比传统台式光谱仪）更适应工业化场景，这对推动实验室成果向产业化转化具有重要意义。

研究人员指出，未来可在三方面深化研究：1）将策略扩展至其他氨基酸发酵过程；2）结合代谢组学数据揭示参数间的分子机制；3）开发嵌入式系统实现闭环控制。该成果不仅为食品发酵提供了普适性质量控制框架，也为工业4.0背景下的生物制造智能化转型提供了技术范式。