微生物发酵过程是非线性、非结构化、偶然性强的复杂系统。了解这些过程的动态变化需要首先监测细胞生长。虽然已经有了一些基于离线样品的准确分析技术，但是为了自动化建模、控制和优化工艺过程，稳健的在线监测手段就显得十分必要。在这项研究中，我们使用五种不同的传感器技术，即近红外吸收（NIR）、非侵入式光散射、反向散射、介电光谱和尾气分析，应用于谷氨酸棒状杆菌生长的在线监测。 我们也研究了不同的传感器在发酵的生长稳定期，不同的搅拌速率和通气条件下的表现。本研究主要目的是了解不同传感器用于在线监测细菌发酵和评估细菌生长速率的优势以及局限性，对于产物的信息并没有评估。
实验使用用谷氨酸棒状杆菌WT菌株ATCC13032。实验装置（如图 1）有 Lucullus（Securecell，瑞士）和EVE生物工艺平台设备（瑞士，Infors）作为工艺监控和记录的信息管理系统。使用Hamilton EasyFerm Plus Arc 325 mm pH 电极（Hamilton，瑞士）在线测量将 pH 值保持在 7.0并根据需要添加碱（4 M KOH）和酸（磷酸(10%, w/v))。消泡剂 (AF) 溶液 Antifoam 204 (Sigma Aldrich)，需要时手动添加到生物反应器中。加热/冷却元件由一个玻璃双层夹套组成，系统的温度 (T) 在 30°C。HamiltonVisiFerm DO Arc 325 mm (Hamilton, Switzerland) 在线测量氧分压 (pO2)。质量流量控制器(MFC) 提供并控制恒定的 2 Lmin- 1 气流。OD是通过 UV-VIS 分光光度计 (UV-160A;岛津）进行测量。
Numera 系统（Securecell，瑞士）从生物反应器中进行自动采样。其取样计划由Lucullus (Securecell, 瑞士)进行编辑。之前的研究表明Numera系统的稀释程序对细胞活力和细胞碎片没有影响，各种分析物的监测没有明显的误差，并且Numera 系统的准确性比拉曼光谱法 [29] 等线性方法好一个数量级。Numera系统的硬件由多路复用模块、稀释模块和一个过滤模块（图 1）组成。多路复用模块从不同的生物反应器吸取样品并转移到稀释模块中，样品和HPLC级纯水以 1:10 的比例稀释。然后样品被注入样品存贮器的小瓶在 5°C下保存。在本研究中，首先进行了专门的实验确认光密度和细胞干重的线性关系（参见附录图 A.10）。比较 OD 测量值和传感器信号的关系，我们使用 NUMERA 系统在计划好的时间自动吸取1mL的样品，并使用此样品测量 OD 或 CDW。
图表1 谷氨酸棒状杆菌发酵的示意图 整个系统包含（1）添加碱/酸、消泡剂、糖的泵 ，（2）允许料液流入反应器的入口，（3）空气阀，（4）空气质量流量控制器，（5）设定好阈值的pH控制器，（6）原位传感器（绿色），（7）加热/冷却部件，（8）设定好阈值的溶氧控制器，（9）设定好阈值的温度控制器，（10）外部的生物量传感器，（11）气体的多路阀，（12 ）监测O2和CO2浓度的传感器。液体样品（绿色虚线）由Numera自动取样系统吸取。Numera的组成包括（13）多路复用模块可以从不同的反应器中进行取样，（14）稀释模块，稀释样品并传输到（15）过滤模块进行过滤或者是（16）样品存贮器进行低温保存
本次研究使用的五种技术的六个传感器如下表
表格1 传感器名称、测量原理、采样频率、灵敏度、信号窗口（w1）和导数窗口（w2）
本研究的目的是评估不同的传感器技术用于谷氨酸棒杆菌实时生长监测。测试的传感器具有不同的测量原理、灵敏度和采样频率，包括 NIR 吸光度、非侵入式光散射、反向散射、介电光谱（电容）和尾气传感器测量。同时也评估了通气情况和搅拌速率对不同传感器灵敏度的影响，发现搅拌速率会影响所有传感器。其中电容式传感器对搅拌速度特别敏感，该效果归因于相对小的生物反应器规模。不同传感器和离线光密度测量之间的线性回归和多元线性回归分析，使我们能够准确的预估生物反应器的谷氨酸棒杆菌生长。另外，所研究的传感器表现出稳态噪声，影响了时间导数的计算。通过运用高斯滤波器过滤噪声，证明了这些技术也能够准确的进行生长速率评估。
