综述：从实验室到生物工厂：高通量技术与自动化工作流加速生物制造

这篇综述系统阐述了高通量技术（HT）和自动化工作流如何通过整合人工智能/机器学习（AI/ML）、自驱动实验室（SDL）和云实验室（Cloud Lab）技术，突破微生物代谢工程中庞大的组合设计空间（如1024 种菌株变体），显著缩短设计-构建-测试-学习（DBTL）周期。文章强调自动化可替代6-7名全职人工（FTE），降低90%耗材成本，并通过基因组尺度代谢模型（GSMMs）和模块化生物铸造厂（Biofoundry）实现多靶点分子并行开发，为生物经济提供可扩展解决方案。

　　

自动化革命：解锁生物制造的无限可能

引言
微生物工程领域近年来取得突破性进展，成功实现了紫杉醇、青蒿素等药物前体，以及1,4-丁二醇、粘康酸等平台化学品的生物合成。然而，面对庞大的组合设计空间——仅启动子-终止子排列就达10²⁴
种可能——传统手动方法显得力不从心。这催生了以自动化、高通量技术和数据驱动为核心的新一代解决方案。

自动化技术的飞跃
液滴分配系统如Mantis和Echo 500通过无吸头微流体转移，单年即可减少数百公斤塑料浪费。典型案例包括：

• 在85天内完成17种单体的微生物生产原型设计
• 结合机器学习使恶臭假单胞菌黄酮类产量提升350%
  高内涵检测技术同样突飞猛进：
• 高光谱成像结合ML实时监测大肠杆菌代谢状态
• 流式细胞术（FACS）实现每秒数千细胞的超高通量筛选

数据驱动的智能优化
三大数据库构建了微生物"知识图谱"：

1. 适应性实验室进化数据库（ALE DB）收录数百种条件下的突变谱
2. 实验数据仓库（EDD）整合蛋白质组等多元组学数据
3. 适应性浏览器（Fitness Browser）包含转座子测序（RB-TnSeq）数据
   这些资源使机器学习模型能精准预测：

• 通过iModulon解析转录调控网络
• 基于AlphaFold 3.0的酶功能设计

云实验室与生物铸造厂
Emerald Cloud Lab等远程实验平台实现24/7不间断运营，而模块化生物铸造厂则展现出惊人效率：

• 集成机械臂轨道系统可快速重组实验模块
• 平行处理数十种目标化合物的DBTL循环
  典型案例中，自动化将传统需要6-7名研究人员的工作压缩至1-2名自动化专员即可完成。

未来挑战与机遇
"数字化悖论"现象值得关注——自动化在减少重复劳动的同时，催生了数据验证、机器人维护等新型知识工作。解决之道在于：

• 开发适用于小数据集的主动学习（Active Learning）算法
• 建立跨学科人才培养体系
  随着生物铸造厂和云实验室的普及，构建"微生物代谢图谱"将成为可能，最终实现从克级到吨级的精准放大。

结论
这场由自动化引领的变革正在重塑生物制造范式。通过整合机器人技术、数据科学和合成生物学，研究者得以在浩瀚的设计空间中精准导航，为可持续生物经济开辟全新路径。