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? 含染料廢水的脫色一直是印染行業(yè)和染料工業(yè)所面臨的重大問題之一。目前用于該類廢水脫色處理的工藝和技術如活性炭吸附、化學絮凝、臭氧氧化、光催化氧化等，雖然具有較好的脫色性能，但處理成本高，難以廣泛使用；并且它們只能用于廢水脫色，不能完成染料回收。如果能對上述有色廢水中的染料進行回收，尤其是對那些含高濃度染料且組分相對簡單的工序廢水進行單獨處理和染料回收，不但解決了其脫色問題，還具有較好的經(jīng)濟效益，應用前景可觀。利用顆粒化微生物吸附回收廢水染料正是基于這一思路而開發(fā)的染料廢水處理新技術本技術

一、所屬領域 人工智能，精密自動化，生物分析與檢測，環(huán)境微生物檢測，工業(yè)微生物檢測，細胞組織分析檢測。 二、項目介紹 1. 痛點問題 微生物的識別、計數(shù)和定性分析一直是食品、醫(yī)藥和生物行業(yè)的重要一環(huán)。傳統(tǒng)的人工檢測方式勞動強度比較大，且檢測主觀性強，標準難以統(tǒng)一，計數(shù)和檢測結果不準確；在對環(huán)境的微生物監(jiān)測中，人工方法只能做到抽樣檢測，無法做到持續(xù)性檢測。 近兩年行業(yè)巨頭們（如GE，安捷倫，賽默飛等）開始推出圖像識別技術的微生物檢測設備，其結果來自直觀影像，分辨率高，操作難度低。但是這些設備目前采用的光學顯微鏡倍數(shù)都在800倍以下，只能進行計數(shù)，如果要完成相關定性分析，需要在800倍以上的放大倍數(shù)獲得單細胞微生物的清晰圖像（如酵母菌，大腸桿菌）。但800倍放大倍數(shù)對應的有效視場只有200微米*200微米，對計數(shù)和活性統(tǒng)計分析又不具備足夠的采樣數(shù)量。目前國內外設備均沒有解決好這個問題，對微生物進行定性分析的準確率低，無法滿足市場需求。 2. 解決方案 本項目針對微生物和細胞活體檢測中缺乏有效參照物的技術難點，根據(jù)顯微掃描設備的結構，將全景化視域重構技術和微米級電機結合，解決了鏡頭大幅平移過程中的自動對焦難題和微生物溶液動態(tài)環(huán)境中的影像拼接難題，在保證1000倍放大的基礎上，獲得的有效視場增加到10毫米*10毫米的范圍；再通過自動化圖像采集和拼接，得到完整的微生物圖像；然后結合傳統(tǒng)的圖像分割以及深度學習圖像識別的優(yōu)勢，小樣本高精度動態(tài)完成微生物的類型識別，計數(shù)，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 競爭優(yōu)勢分析 與國內外的主流檢測設備對比，本項目技術優(yōu)勢主要體現(xiàn)在： 1）獨創(chuàng)的微生物影像全景化視域重構技術，實現(xiàn)0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大視角； 2） 解決微生物影像領域小樣本智能識別和智能檢測的難題； 3） 檢測目標、檢測內容、檢測流程和邏輯可通過自然語言定制，提高設備功能通用性； 4）計數(shù)準確率超過人工計數(shù)，準確率超過國內細胞計數(shù)儀器一個數(shù)量級； 5）第一臺按照國家微生物計數(shù)檢測標準開發(fā)研制的微生物計數(shù)儀。 本項目的第一代產(chǎn)品樣機與國內外同類產(chǎn)品對比，主要性能優(yōu)勢和技術優(yōu)勢如下： 在食品行業(yè)，本項目獲得了青島啤酒北京密云分廠的啤酒原液和相關酵母菌種，針對生產(chǎn)用酵母菌采集了大量實拍圖像數(shù)據(jù)，優(yōu)化后的酵母菌計數(shù)和出芽率算法識別率均在95%以上。 4. 發(fā)展規(guī)劃 按照三步走的方式來設定發(fā)展規(guī)劃： 1）基于全景化視域重構技術，構建第一代檢測儀器，首先進入門檻最低的食品微生物檢測市場，對啤酒和發(fā)酵乳企業(yè)提供酵母菌檢測計數(shù)技術和設備； 2） 利用已有技術積累，進入環(huán)境微生物檢測和高校實驗室市場； 3）最后以食品和環(huán)境檢測市場為根據(jù)地，進入門檻最高的生物醫(yī)藥檢測市場，提供微生物檢測和組織檢測的相關設備。 5. 知識產(chǎn)權情況 已申請3項專利。 三、合作需求 1）尋求500-800萬元天使投資； 2）尋找高校研究所，食品工業(yè)和環(huán)境檢測領域的客戶、渠道伙伴； 3）尋找生物醫(yī)藥，醫(yī)學臨床領域的客戶、渠道伙伴和產(chǎn)品測試環(huán)境。 四、團隊介紹 科研團隊： 1）周悅芝 博士 清華大學計算機系研究員，項目負責人，在邊緣計算和深度學習等領域有豐富的開發(fā)經(jīng)驗和杰出的研究成果，在面向醫(yī)學影像的AI圖像分析方面曾發(fā)表多篇論文，申請或獲得多項國家發(fā)明專利。 2）黃權偉 清華大學計算機系碩士，負責圖像分割及細胞識別等相關算法研發(fā)。 3）梁志偉 清華大學計算機系碩士，負責深度學習算法加速研究和實現(xiàn)。 五、聯(lián)系方式 E-mail：[email protected] 成果編號：20230055

藍晶微生物致力于打造基于微生物的分子和材料創(chuàng)新平臺。團隊由清華、北大青年科學家組成，顧問團隊包括中科院院士，中科院微生物所工業(yè)微生物研究室主任等。致力于利用合成生物學技術，提供生物活性分子。業(yè)務包括合同付費業(yè)務（iGEM科學教育，Holog平臺），大客戶定制開發(fā)（PHA業(yè)務線等）及自產(chǎn)經(jīng)營（CBD開發(fā)）。點擊上方按鈕聯(lián)系科轉云平臺進行溝通對接！

成果描述：該成果得到國家基礎專項項目（）和四川省支撐計劃（）資助。本項目通過建立了有效利用農(nóng)業(yè)廢棄物的方法，生產(chǎn)油脂微生物能夠利用的碳源。對能利用木糖為碳源的微生物制備微生物油脂生產(chǎn)條件進行優(yōu)化，提高產(chǎn)油量。建立中試規(guī)模的微生物油脂的制備體系，解決微生物油脂的來源、高生產(chǎn)效率和降低生產(chǎn)成本等問題。并完成微生物油脂的飼用效果試驗。產(chǎn)油脂微生物能利用糖蜜等廢棄物進行生產(chǎn)。產(chǎn)油脂微生物含油率高，油脂含量為54.6%，生物量為23.5g/L。所產(chǎn)油脂富含不包和脂肪酸，能效高。所產(chǎn)油脂的脂肪酸主要集中在C16和C18，碘值集中在60-100之間，皂化值集中在100-130之間。市場前景分析：油脂作為高能量物質，是動物飼料最佳的能量飼料來源。隨著動物營養(yǎng)研究的不斷深入，借鑒國外飼料研究的經(jīng)驗，近年來國內也掀起了對動物生長能量需求的研究。油脂是高能飼料，其能值是碳水化合物和蛋白質的2.25倍，添加油脂作為能量飼料越來越受到動物營養(yǎng)專家推崇。市場統(tǒng)計2010年能量飼料市場規(guī)模在330萬噸，年銷售總額為180億元，預測2015年將增長至635萬噸，每年以14%的速度增長。因此微生物油脂在飼料領域中的市場前景非常廣闊。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：產(chǎn)油脂微生物含油率高，油脂含量為54.6%，生物量為23.5g/L。所產(chǎn)油脂富含不包和脂肪酸，能效高。所產(chǎn)油脂的脂肪酸主要集中在C16和C18，碘值集中在60-100之間，皂化值集中在100-130之間。

該材料代替硅酸鹽水泥在土壤重金屬鈍化、建筑工地揚塵治理、地基生態(tài)加固、島礁建設和沙漠治理等領域均具有廣闊應用前景，既減少了對傳統(tǒng)硅酸鹽水泥的使用量，降低碳排放，還解決了使用過程的生態(tài)相容性問題

成果簡介：含染料廢水的脫色一直是印染行業(yè)和染料工業(yè)所面臨的重大問題之一。目前用于該類廢水脫色處理的工藝和技術如活性炭吸附、化學絮凝、 臭氧氧化、光催化氧化等，雖然具有較好的脫色性能，但處理成本高，難以廣泛使用；并且它們只能用于廢水脫色，不能完成染料回收。如果能對上述有色廢水中的染料進行回收，尤其是對那些含高濃度染料且組分相對簡單的 工序廢水進行單獨處理和染料回收，不但解決了其脫色問題，還具有較好的 經(jīng)濟效益，應用前景可觀。利用顆粒化微生物吸附回收廢水染料正是基于這一思路而開發(fā)的染料廢水處理新技術本

香蘭素，又稱香草醛，具有香子蘭特有的濃郁的奶香味，是世界上產(chǎn)量最大的一種廣譜型香料，廣泛被用于冰淇淋、乳制甜點、糖果、焙烤食品、可樂飲料和烈酒等中。目前，市場上的香蘭素產(chǎn)品大多來源于石油化工產(chǎn)品愈創(chuàng)木酚、木質素等的化學合成，僅有極少一部分是從香子蘭豆莢中提取生產(chǎn)。隨著人們對天 然和健康無污染食品的要求，生物法產(chǎn)品替代合成產(chǎn)品成為發(fā)展的趨勢，微生物轉化方法制造的天然等同（NI）香蘭素受到人們青睞。 

研發(fā)階段/n內容簡介：低熱值微生物多糖是由霉菌產(chǎn)生的一種高分子多糖，可作為食品穩(wěn)定劑、增粘劑和低熱纖維素食品。目前只日本有生產(chǎn)，價格為2000~3000日元/公斤。我國有少量進口。該成果可直接進行工業(yè)化生產(chǎn)。這種產(chǎn)品的發(fā)酵生產(chǎn)已通過湖北省科技廳主持的鑒定，技術填補國內空白，居國內領先水平。主原料為淀粉質類農(nóng)副產(chǎn)品，如稻米、玉米、土豆等，主要設備有發(fā)酵罐等。產(chǎn)業(yè)化所需投入資金：按年產(chǎn)500噸規(guī)模設計，總投資3000萬元，其中設備投資約二千多萬。

建立了我國首個針對食源性致病菌建立的可視化預測建模與定量風險評估預警平臺，實現(xiàn)了食源性致病菌污染信息的薈萃分析、實驗觀測數(shù)據(jù)的建模評價、種群大小的模擬預測，及目標食品-致病菌組合的模塊化定量風險評估。所建平臺作為通用型工具，減輕了微生物風險評估相關科研人員、生產(chǎn)者、監(jiān)管者等的學習負擔和時間成本，提高了預測微生物模型的實用性，推動了我國微生物風險評估的發(fā)展和普及。

南開大學環(huán)境微生物與微生物制造研究室從發(fā)酵食品中分離得到一株解淀粉芽孢桿菌（Bacillus amyloliquefaciens LL3），它能夠利用蔗糖合成低聚果糖。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 南開大學環(huán)境微生物與微生物制造研究室從發(fā)酵食品中分離得到一株解淀粉芽孢桿菌（Bacillus amyloliquefaciens LL3），它能夠利用蔗糖合成低聚果糖。為了提高低聚果糖的產(chǎn)量和純度，項目組采用溫敏質粒結合反向篩選標記——無痕基因敲除法對菌株的其他胞外產(chǎn)物和六個胞外蛋白基因以及3個細菌胞外多糖基因（簇）進行了敲除；5L罐分批發(fā)酵低聚果糖的產(chǎn)量（42 h）達到43.34g/L。為了進一步提高蔗糖酶的分泌表達，項目組整合強啟動子和信號肽對菌種進行改造，在5L發(fā)酵罐采用補料分批發(fā)酵工藝，菌株低聚果糖產(chǎn)量達101.7 g/L。分子量約5000Dal，純度95%以上。 項目優(yōu)勢：                                                    （1）低聚果糖產(chǎn)品產(chǎn)量高：101.7g/L；產(chǎn)品純度高：95%以上； （2）解淀粉芽孢桿菌屬農(nóng)業(yè)部規(guī)定可使用的微生物菌種； （3）所構建的重組菌株是采用無痕敲除法從解淀粉芽孢桿菌而來，菌株不含抗性基因，具有安全性； （4）采用國內發(fā)酵企業(yè)通用的發(fā)酵設備即可實施生產(chǎn)。