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本團隊長期從事傳統釀造食品的應用基礎研究和產業實踐，與國內的眾多大型釀造企業，如鎮江恒順、瀘州老窖、山西老陳醋、張家界大德釀造、安徽胡玉美等保持著長期的產學研合作。近十多年來，針對白酒、黃酒、醬油（醬）、泡菜等傳統釀造食品，在系統研究釀造微生物功能的基礎上，理性設計功能調控手段，達到傳承工藝特色，穩定發酵生產，提升產品品質的目的。

傳統發酵通常采用固態多菌種釀造，其功能微生物組成復雜，其形成的微生態在釀造的過程中一直處于動態的平衡，這種微生態結構與功能的揭示對提升傳統釀造食品的營養價值、風味保持具有重要意義，通過現代的微生態技術，認識釀造微生物群落結構及其功能，并加以理性應用，既是重要的基礎科學問題，又是行業技術升級的關鍵。實驗室長期從事傳統釀造食品的應用基礎研究和產業實踐，與國內的眾多大型釀造企業，如鎮江恒順、瀘州老窖、山西老陳醋、張家界大德釀造、安徽胡玉美等保持著長期的產學研合作。近十多年來，針對白酒、黃酒、醬油（醬）、泡菜等傳統釀造食品，在系統研究釀造微生物功能的基礎上，理性設計功能調控手段，達到傳承工藝特色，穩定發酵生產，提升產品品質的目的。 創新要點 （1）系統建立了復雜釀造微生物群落結構解析和微量代謝產物精確分析的技術體系，解決了妨礙定量研究傳統釀造食品微生物群落結構以及精確其復雜組份的技術難題。 （2）創新了傳統釀造功能微生物高效篩選技術，從傳統食醋等釀造過程中分離獲得近百株背景明確、安全可靠、發酵性能優良的微生物，形成了完備的釀造用菌種庫，包括乳酸菌、醋酸菌、酵母菌、米曲霉等。 （3）首次提出了傳統釀造菌群生物強化策略，構建了釀造微生物群落功能強化技術體系并實現了產業應用，促進了傳統釀造生產的三個可控（釀造微生物群落功能可控、釀造過程可控、產品品質可控）。

該論文構建了可用于精確預測代謝分工微生物群落組裝的理論框架，為利用代謝分工策略設計和調控人工微生物群落奠定了理論基礎。

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，實現了食源性致病菌污染信息的薈萃分析、實驗觀測數據的建模評價、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、生產者、監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展和普及。

一、所屬領域 人工智能，精密自動化，生物分析與檢測，環境微生物檢測，工業微生物檢測，細胞組織分析檢測。 二、項目介紹 1. 痛點問題 微生物的識別、計數和定性分析一直是食品、醫藥和生物行業的重要一環。傳統的人工檢測方式勞動強度比較大，且檢測主觀性強，標準難以統一，計數和檢測結果不準確；在對環境的微生物監測中，人工方法只能做到抽樣檢測，無法做到持續性檢測。 近兩年行業巨頭們（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都在800倍以下，只能進行計數，如果要完成相關定性分析，需要在800倍以上的放大倍數獲得單細胞微生物的清晰圖像（如酵母菌，大腸桿菌）。但800倍放大倍數對應的有效視場只有200微米*200微米，對計數和活性統計分析又不具備足夠的采樣數量。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環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；然后結合傳統的圖像分割以及深度學習圖像識別的優勢，小樣本高精度動態完成微生物的類型識別，計數，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 競爭優勢分析 與國內外的主流檢測設備對比，本項目技術優勢主要體現在： 1）獨創的微生物影像全景化視域重構技術，實現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）計數準確率超過人工計數，準確率超過國內細胞計數儀器一個數量級； 5）第一臺按照國家微生物計數檢測標準開發研制的微生物計數儀。 本項目的第一代產品樣機與國內外同類產品對比，主要性能優勢和技術優勢如下： 在食品行業，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，針對生產用酵母菌采集了大量實拍圖像數據，優化后的酵母菌計數和出芽率算法識別率均在95%以上。 4. 發展規劃 按照三步走的方式來設定發展規劃： 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，對啤酒和發酵乳企業提供酵母菌檢測計數技術和設備； 2） 利用已有技術積累，進入環境微生物檢測和高校實驗室市場； 3）最后以食品和環境檢測市場為根據地，進入門檻最高的生物醫藥檢測市場，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，食品工業和環境檢測領域的客戶、渠道伙伴； 3）尋找生物醫藥，醫學臨床領域的客戶、渠道伙伴和產品測試環境。 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經驗和杰出的研究成果，在面向醫學影像的AI圖像分析方面曾發表多篇論文，申請或獲得多項國家發明專利。 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。 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。 五、聯系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果編號：20230055

一、成果簡介 食源性病原微生物目前是威脅我國食品安全的首要風險。通過分子生物學手段可快速、準確、廉價的檢測病原微生物，但傳統分子生物學技術在食品微生物檢測中只能做到靶向檢測和事后檢 測，即在例行檢查中只檢測種類有限的常規病原微生物，而不在常規檢測范圍內的病原微生物在爆發食品安全事件后才進行檢測，這種靶向性和后驗性導致食源性病原微生物檢測的遺漏和滯后。另 外，傳統的分子生物學技術一次實

藍晶微生物致力于打造基于微生物的分子和材料創新平臺。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。業務包括合同付費業務（iGEM科學教育，Holog平臺），大客戶定制開發（PHA業務線等）及自產經營（CBD開發）。點擊上方按鈕聯系科轉云平臺進行溝通對接！

固定化微生物技術是將特選的微生物固定在特定的微生物載體上，使其高度密集并保持生物活性，在適宜條件下能夠快速、大量增殖并發揮其特定功能的生物技術。這種技術應用于廢水處理，有利于提高生物反應器內特定的微生物濃度，避免其隨水流流失以及脫落的問題，從而有利于微生物抵抗不利環境的影響，同時利于反應后的固液分離，縮短處理所需的時間。

成果描述：項目把現代生物工程技術與傳統釀造發酵技術相結合，利用自轉化育種功能性菌株及各種釀酒發酵有益菌株，研制開發出各類新型微生物菌劑，既可有效利用和降低各類白酒生產原材料中殘余淀粉含量，提高釀酒原料的利用率，增加出酒率，減少廢棄丟糟的排放；還可根據不同人群飲食文化的嗜好，采用不同微生物菌種配合和工藝改造，生產出具有不同風格特點的新產品類型，實現經濟、社會及環保效益的和諧統一。市場前景分析：本項目成果技術應用覆蓋生物工程、生物化工、食品釀造等工程技術領域。由于核心技術是淀粉質材料的高效利用和酒精成分、風味物質的有效生成，因而相關技術成果適用于不同規模白酒發酵生產企業以及各類釀造食品及發酵飲料等傳統和現代釀造生產企業選擇性使用。本項目已在部分企業得到生產規模應用，產品市場前景良好。與同類成果相比的優勢分析：針對各種原料的專用釀酒微生物制劑系列，為淺褐色粉粒，分別含多種高活性釀酒酶類和各種香型生香酵母，100斤糧食出酒率為50度白酒80-120斤。年產300噸，年銷售收入300萬元。國內領先。

氮、磷過度排放導致的水體富營養化成為全球水環境面臨的挑戰之一，特別是由此引發的藍藻爆發、水體生態功能喪失及飲用水資源危機成為各國政府亟待解決的關鍵問題。如何實現氮磷營養鹽的合理分配和調控，成為防止水體富營養化和構建完善的水體生態系統的核心和關鍵。 微生物活化設備照片 同濟大學環境科學與工程學院柴曉利教授團隊研發的水體微生物活化技術，突破了傳統旁通水處理工藝、水生動植物修復技術的不足，通過激活土著優勢菌種，使之快速增殖，打破原有水體微生態平衡，用水體本身容積代替傳統的有限生物反應器，大大增加微生物的增殖空間，充分發揮微生物對污染物的削減能力，改善生態系統賴以生存的透明度、營養鹽等不利條件，重組、完善水體微生態系統，恢復水體自凈能力，最終脫離人工干預回歸自然，具有重要的實際應用意義。 基于微生物調控的水體原位修復技術解決了地表水環境輕度污染水體（富營養化）治理的技術瓶頸，引領了低污染負荷飲用水水源地氮素污染控制技術的發展方向，具有重要的社會環境效益。目前該技術已經獲得相關授權專利11項，在全國十幾個省市30多個水生態修復工程項目中得到了推廣應用，累積項目合同額超過3億元。