《Talanta》：Online Rapid Detection of Biomass in Avilamycin Fermentation Process Based on Near-Infrared Spectroscopy Technology
编辑推荐：
•采用NIRS（近红外光谱技术）监测阿维霉素发酵过程中的生物量含量。•使用Hotelling's T2和F残差方法去除异常值。•采用i-PLSR方法确定特征光谱波段（8880.9-8250.8 cm-1）。•生物量（湿重）模型的Rcv2为0.9220。•在实际应用中，生物量（
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采用NIRS（近红外光谱技术）监测阿维霉素发酵过程中的生物量含量。
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使用Hotelling's T2和F残差方法去除异常值。
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采用i-PLSR方法确定特征光谱波段（8880.9-8250.8 cm-1）。
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生物量（湿重）模型的Rcv2为0.9220。
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在实际应用中，生物量（湿重）模型的MAE（平均绝对误差）为16.30 g/L。
引言
阿维霉素属于正链霉素家族的一种抗生素，由Streptomyces viridochromogenes作为细胞内次级代谢产物合成。它通过与细菌核糖体50S亚基结合来抑制蛋白质合成，从而显著抑制革兰氏阳性菌的生长[1], [2], [3]。阿维霉素具有稳定有效的促生长特性，且与其他抗生素无交叉抗性[4], [5]。动物研究表明，口服给药后组织残留水平较低，显示出高安全性和对人体及环境的最小污染或危害[6]。因此，中华人民共和国农业部于2002年批准了阿维霉素预混剂的进口和使用。随着传感器技术的发展，乳酸、亚硝酸盐和真菌毒素等一些微生物代谢参数可以利用纳米级生物传感器快速测量[7], [8]。然而，发酵液中生物量和产品浓度等关键指标参数仍需要离线检测方法。目前，阿维霉素的发酵周期较长，过程中需要人工采集大量样品来检测关键指标。这一过程引入了对产绿色素链霉菌生长状态评估的滞后，难以满足发酵过程中链霉菌生物量快速、简便、准确测定的需求。
近红外光谱（NIRS）技术是一种快速、无损、非接触且经济的检测方法。它基于样品对近红外光的吸收、散射和反射能力获取不同的光谱数据，然后运用化学计量学技术对样品进行定量或定性分析。NIRS主要依赖于样品中含氢基团（如O-H、C-H、N-H等）的分子振动能级跃迁以及分子振动倍频和组合频的吸收信息进行定性和定量分析[9], [10], [11]。由于这些基团在有机化合物中广泛存在，NIRS已被广泛应用于食品、化工、医药和石油等多个领域[12], [13], [14], [15]。在生物发酵领域，NIRS开始显示出巨大潜力。Regatieri等人[16]采用NIRS结合PCA-LDA算法建立了定性模型，用于区分果汁益生菌发酵过程中单一和混合微生物群落的发酵时间。Chen等人[9]使用NIRS结合改进偏最小二乘回归（MPLSR）建立了茶中总儿茶素和茶氨酸的定量模型，用于绿茶、半发酵茶和红茶发酵程度的离线监测。然而，建模和测量样品需要预处理。Yang等人[17]利用非接触NIRS技术监测了乳酸、槐糖脂和葡萄糖酸钠的发酵过程，葡萄糖模型的R2值范围为0.983至0.993；他们使用NIRS模型控制葡萄糖酸钠发酵过程中的葡萄糖浓度，使葡萄糖酸钠的产率提高了11.8%。Liang等人[18]使用浸入发酵液中的光纤探头在线获取NIRS信息，并结合PLSR方法建立了1,3-丙二醇、甘油、乙酸盐和丁酸盐的定量分析模型，从而实现了对Clostridium pasteurianum发酵的在线监测，降低了理化指标的成本，为1,3-丙二醇生产过程的放大奠定了基础。与离线获取NIRS信息相比，在线获取NIRS信息具有不破坏样品、快速高效和实时监测等优势。然而，与其他领域相比，在线NIRS在微生物发酵中的应用尚不够广泛。本研究使用NIRS在12批阿维霉素发酵过程中在线采集发酵液的光谱信息，用于生物量指标湿重建模。比较了偏最小二乘回归（PLSR）、主成分回归（PCR）和支持向量机回归（SVR）三种建模方法。通过光谱异常值去除、光谱预处理方法和特征波段选择对模型进行优化。最后，使用优化的湿重NIR模型进行在线外部预测，旨在实现对阿维霉素发酵过程中生物量变化的实时在线监测。
章节摘要
菌株
Streptomyces viridochromogenesgs54菌株保存在本实验室，在-20°C甘油管中保存。
菌株培养
S. viridochromogenesgs54菌株在平板上培养14-28天。无菌操作下，切割1×1 cm的菌株菌块并接种至装有30 mL种子培养基的250 mL锥形瓶中。在摇床中以200 r/min、28°C培养24小时，获得一级种子。一级种子以10%（体积分数）的接种量接种至
阿维霉素发酵过程的NIRS分析
本研究收集了12批阿维霉素发酵中190个样品的NIRS数据（见图_1），测得的湿重范围为125至467 g/L。
如图_1a所示，在950-1650 nm的光谱范围内，阿维霉素发酵中存在一个位于1443 nm的强吸收峰和两个分别位于975和1188 nm的弱吸收峰。950-1021 nm范围主要反映O-H基团伸缩振动的一级倍频信息
讨论
作为微生物生长和代谢的关键指标之一，生物量可以实时监测微生物的生长阶段和发酵过程中次级代谢产物的合成能力。目前报道的大多数NIR生物量预测模型都是基于全波段光谱建立的。Chandrasekaran等人[60]使用NIR实时监测乳酸发酵过程中Lactococcus lactis NZ9000的生物量。他们使用NIR数据建立了生物量的PLS模型
结论
本研究采用NIRS结合多种化学计量学方法（包括九种预处理方法、六种特征波段选择算法和三种建模方法），建立了阿维霉素发酵过程中生物量（湿重）的在线监测模型。结果表明，标准化残差分析结合Hotelling's T2和F残差方法可以有效识别异常样品；有效的预处理方法（SG+一阶导数）减轻了基线
作者贡献声明
潘星茹：数据整理。贾明辉：数据整理。沈一凡：项目管理，数据整理。周炳怡：撰写—初稿，可视化，项目管理，方法论。林文森：验证，数据整理。王泽宇：验证，数据整理。龙洪志：验证，形式分析，数据整理。陈敏：撰写—审阅与编辑，监督，概念化
利益声明
作者声明，他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系可能影响本文所报告的工作。
竞争利益声明
? 作者声明，他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系可能影响本文所报告的工作。
致谢
资助：本工作由杭州大学-企业合作计划资助[项目编号 2023330101001582]；浙江省"十四五"省级大学生校外实践教育基地建设项目[浙教办函[2023]41号]和浙江省大学生科技创新活动计划（新苗人才计划）资助[项目编号2025R408B069]。
周炳怡|沈一凡|陈敏|龙洪志|王泽宇|林文森|贾明辉|潘星茹
