发布日期：2026-07-21 08:46:44 
图2：发酵过程中不同时间点采集的1064nm FT-Raman光谱，展示底物消耗和产物积累的光谱特征变化（来源：Dzurendova et al., 2023）
发酵过程监测的盲区
生物发酵是一个动态变化的复杂过程。反应器内的微生物不断消耗底物、积累产物，细胞浓度和代谢状态实时变化。传统监测方法高度依赖离线取样：
取样间隔长。每隔数小时人工取样一次，送至化验室分析。从取样到获得检测结果，通常需要 2~4 小时乃至更长时间。对于代谢速率快的发酵体系，这一滞后可能导致关键调控窗口的错过。
参数覆盖有限。一次取样通常只能检测单一指标（如仅测葡萄糖或仅测生物量），要获得完整的发酵状态画像需要多次取样、多台仪器，样本消耗量大、分析周期长。
无菌风险。频繁取样增加了染菌概率，对大规模 GMP 生产而言是不可忽视的质量风险。每一次取样口的开启都是一次潜在的污染通道。
荧光干扰困境。生物发酵液成分复杂，含有色素、维生素等荧光物质，采用常规 532nm 或 785nm 激光激发的拉曼光谱，荧光信号往往掩盖了微弱的拉曼散射信号，导致谱图质量下降。这是拉曼光谱在生物发酵领域推广应用中长期面临的瓶颈之一。
这些痛点在含色素微生物（如产油酵母、产类胡萝卜素菌株）的发酵过程中尤为突出——菌体自身的色素本身就是强荧光源。
2023 年，挪威生命科学大学等机构的研究人员在SCI期刊 Microbial Cell Factories发表研究，系统评估了 1064nm FT-Raman 光谱作为发酵过程在线监测工具的可行性。
图1：实验装置示意——FT-Raman光谱仪通过硼硅玻璃流通池连接至生物反应器的循环旁路，实现非侵入式在线光谱采集（来源：Dzurendova et al., 2023）
方法原理
研究采用傅里叶变换拉曼光谱（FT-Raman）技术，激发波长 1064nm。与常见的 532nm 或 785nm 色散型拉曼光谱不同，1064nm 激发能量低，可大幅减少生物样品的荧光干扰——这在含色素微生物的发酵液中尤为关键。同时，FT-Raman 的 Jacquinot 高通量优势和 Fellgett 多路复用优势有效补偿了长波长下拉曼散射截面减小（散射强度 ∝ λ⁻⁴）带来的信号损失，从而在无荧光干扰的洁净背景下获得信噪比良好的光谱数据。
实验设计
研究人员将 FT-Raman 光谱仪通过硼硅玻璃流通池连接至 3.0L 玻璃生物反应器的循环旁路，发酵液以 1L/h 的流量循环流过测量池，实现非侵入式在线光谱采集。
实验选择了两种具有工业价值的产油微生物：
- 红酵母（Rhodotorula toruloides）：以葡萄糖为碳源，产油脂和类胡萝卜素
- 破囊壶菌（chizochytrium sp.）：以甘油为碳源，产多不饱和脂肪酸
采用偏最小二乘回归（PLSR）建立光谱与参考测量值之间的定量模型，模型仅使用 2~4 个潜变量，结构简洁。
核心结果
下表展示了 PLSR 模型在两种微生物上的预测性能：
微生物 | 监测参数 | 范围 | R²（交叉验证） | 相对误差 |
红酵母 | 葡萄糖 | 0.04~53.81 g/L | 0.93 | 9.0% |
细胞干重 | 0.32~18.60 g/L | 0.94 | 7.9% | |
总脂质（% w/v） | 4.96~65.54% | 0.98 | 4.7% | |
总脂质（g/L） | 0.02~12.18 g/L | 0.90 | 10.9% | |
总类胡萝卜素 | 0~162.23 mg/L | 0.97 | 6.8% | |
破囊壶菌 | 甘油 | 12.53~53.75 g/L | 0.93 | 6.1% |
细胞干重 | 2.36~26.56 g/L | 0.76 | 12.2% | |
总脂质（% w/v） | 13.97~56.13% | 0.89 | 8.0% |
R² 最高达到 0.98（总脂质含量预测），相对误差在 4.7%~12.2% 之间。模型仅用了 2~4 个潜变量，说明光谱特征与目标分析物之间存在较强的线性关系，PLSR 建模门槛较低、可解释性好。
研究还对比了在线 FT-Raman 与离线 FT-Raman、离线 FTIR 三种模式下的预测表现：
对比维度 | 在线 FT-Raman | 离线 FT-Raman | 离线 FTIR |
时间分辨率 | ✅ 实时连续 | ❌ 受取样频率限制 | ❌ 受取样频率限制 |
数据完整性 | ✅ 全流程覆盖 | ⚠️ 离散时间点 | ⚠️ 离散时间点 |
无菌性 | ✅ 流通池闭环 | ❌ 需取样 | ❌ 需取样 |
模型 R² 范围 | 0.89~0.99 | 0.80~0.95 | 0.75~0.92 |
在线模式在数据完整性和时间分辨率上均显著优于离线方法，且避免了取样过程对发酵体系的扰动。
值得注意的几个亮点：首先，PLSR 模型仅需 2~4 个潜变量即可达到高精度预测，说明 1064nm 拉曼光谱与目标分析物之间的线性相关性很强，建模门槛较低。其次，研究同时验证了两种截然不同的微生物——酵母（真菌）和破囊壶菌（原生生物），证明了该方法具有一定普适性。第三，流通池旁路设计可在不破坏无菌屏障的前提下实现连续测量，这对工业发酵的 GMP 生产具有直接参考价值。
图4：PLSR回归模型预测值与离线参考测量值的相关性散点图，展示模型在底物、生物量、脂质和类胡萝卜素预测上的准确性（来源：Dzurendova et al., 2023）
上述研究采用的方法路线——1064nm 激发波长、流通池在线采样、化学计量学建模——对设备提出了明确要求。鉴知技术 RS2100PAT 系列采用 1064nm 激发波长（1064±0.5 nm），支持流通池等过程分析附件，软件平台内置 PLS 等建模方法，在技术路线上与文献方法具备一致性，用户使用该产品具备开展类似研究的基础。
RS2100PAT系列过程分析拉曼光谱仪，采用1064nm激发波长
这项研究的价值不仅在于数据本身，更在于它为发酵过程监测提供了可借鉴的方法框架。
从离线到在线的跨越。传统发酵监测依赖每小时或每数小时的离线取样，信息密度低、滞后明显。该研究展示的流通池在线方案，可在不破坏无菌性的前提下实现连续监测，这对工业放大和生产过程中的实时放行检测具有借鉴意义。
从单参数到多参数的跃升。一台设备同时监测底物消耗、生物量增长和产物积累，减少了不同分析仪器之间的数据对齐成本。对于多产物共表达的复杂发酵体系而言，这种多参数同步能力尤其有价值——它可以更完整地呈现发酵过程的动态全貌。
方法可迁移性值得关注。研究所用的 PLSR 建模方法成熟、可解释性强，建模成本相对较低。两种差异显著的微生物均获得了良好的预测精度，提示该方法具有一定跨菌株应用的潜力。未来结合在线拉曼数据积累和更复杂的深度学习模型，这类方法在预测精度和适用范围上仍有进一步提升的空间。此外，该研究采用的流通池旁路设计结构简洁，易于集成到现有工业生物反应器中，降低了技术落地和改造的门槛。
Microbial Cell Factories的这项研究，用详实的实验数据验证了 1064nm FT-Raman 光谱在发酵过程在线监测中的可行性——以单一非侵入式传感器同时追踪底物消耗、生物量增长和产物积累，R² 达 0.89~0.99，且在线模式在数据完整性和时间分辨率上均优于离线方法。该方法为过程分析技术（PAT）在生物制造领域的应用提供了有价值的参考。随着检测设备性能的持续提升、光谱数据库的不断积累以及数据分析方法的迭代进步，1064nm 在线拉曼监测在工业发酵中的规模化应用值得持续关注。
