高通量自动化拉曼光谱测量系统的开发及其在生物过程监测中的应用

这篇研究论文创新性地开发了一套集成化高通量（HT）自动化拉曼光谱测量系统，通过并行处理8个50 μL样本（含清洗与浓度预测仅需45秒/样本），显著提升了生物技术领域的实验效率。系统结合机器学习模型（CNN），在Escherichia coli培养中实现了葡萄糖（0.27 g L-1）和乙酸盐（0.06 g L-1）的高精度浓度预测，为发酵监测与离线分析提供了标准化数据采集方案，支持更鲁棒的模型训练。

　　

1 引言

高通量（HT）培养系统已成为生物工艺开发的核心工具，但现有分析方法难以匹配其样本生成速度。拉曼光谱作为过程分析技术（PAT），能非侵入式监测代谢物浓度，但传统设备存在单样本串行测量、封闭架构等局限。本研究提出了一种兼容液体处理机器人的集成化系统，通过并行化设计与开源软件，填补了高通量培养与深度分析间的技术鸿沟。

2 材料与方法

2.1 硬件架构

系统核心包括：

• 采样接口：8通道PTFE材质微流控井（125 μL/井），间距9 mm匹配96孔板标准。

• 多路阀：12-to-1双向阀连接井与流通比色皿（18 μL容积，10 mm光程），通过65 mm PTFE管实现低死体积传输。

• 光谱仪：785 nm激发波长，2048维光谱覆盖65–3350 cm^-1，搭配反射镜增强信号。

• 蠕动泵：精准控制流速（7.5 μL/min），减少流体剪切与交叉污染。

2.2 软件生态

采用微服务架构（gRPC通信），包含光谱仪控制、泵阀协调、数据库管理及浓度预测（CNN模型）模块，支持实时数据验证与模型部署。

2.3 校准优化

通过网格搜索确定最佳参数：样本-比色皿传输体积115 μL与回抽体积395 μL，使葡萄糖（80 g L^-1）和硫酸镁（50 g L^-1）的信号强度最大化，标准差<5%。

3 结果

3.1 性能指标

单样本总耗时20.2秒（含10秒光谱采集），较商业设备提速3倍。系统在^{E. coli}发酵中成功追踪乙醇（880 cm^-1）、乙酸盐（1448 cm^-1）等代谢物动态，CNN预测误差显著低于传统PLS模型。

3.2 生物验证

24批次发酵测试显示，离心上清液的拉曼信号强度提升2倍。模型在独立测试集上表现稳健，MAE为葡萄糖0.27 g L^-1、乙酸盐0.06 g L^-1。

4 讨论

4.1 技术优势

• 并行吞吐：8通道设计较单通道商业设备（如Ambr 15）减少90%闲置时间。

• 开放扩展：支持第三方光谱仪接入与自定义算法（如Transformer），适应SERS等前沿应用。

4.2 应用前景

系统可拓展至酶促反应监测（如NADH氧化态分析）或纳米颗粒增强检测，为合成生物学与精准医学提供工具支持。

附录

维护SOP强调定期酸洗（5% HCl）去除生物膜，并附完整微流控部件清单（如Idex接头、PTFE管），确保实验可重复性。