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  • Serum-Free Media Supplements: Pros and Cons

    无血清培养基补充剂：优缺点

    基于血清和无血清培养基各有优缺点。基于血清的培养基，通常使用胎牛血清（FBS），支持强大的细胞生长，但面临高变异性、污染风险和伦理问题等挑战。无血清培养基虽然前期成本较高，但提供一致的性能，更好的监管合规性，并符合伦理期望。 关键点： 基于血清的培养基： 初始成本较低，但质量控制和纯化带来的隐藏费用。变异性和污染风险使得规模化和监管审批复杂化。 无血清培养基： 前期成本较高，但由于失败较少和纯化更容易，长期节省成本。定义的成分确保一致性并简化合规性。 快速比较： 标准 含血清培养基 无血清培养基 成本 每升成本较低，隐藏成本较高 前期成本较高，长期节省 可扩展性 性能不稳定，供应链挑战 一致且更易于扩展 生物学结果 生长迅速但结果不一致 优化后结果可预测 监管 由于污染风险而复杂 成分明确，审批更容易 伦理 引发动物福利问题无动物成分，符合道德目标 对于早期项目，基于血清的培养基可以是一个实用的起点。然而，随着生产规模的扩大，无血清系统变得至关重要，提供了商业成功所需的一致性和合规性。 血清基础与无血清培养基：完整对比图表 1. 传统血清基础补充剂 成本和可扩展性 虽然像FBS（胎牛血清）这样的传统血清基础补充剂最初可能显得具有成本效益，但它们伴随着隐藏的财务负担。FBS价格昂贵且由于全球牛供应链的原因，其成本波动不定[3]。扩大生产会引入额外的费用，如严格的批次测试、污染检查和全面的供应商文件。供应短缺、依赖进口和需求增长加剧了这些挑战。对于病毒载体制造等行业，污染风险和纯化障碍甚至导致生产延误。对于希望扩大规模的培养肉生产商来说，这些问题使得传统的血清基础方法不太实用。除了成本之外，这些挑战还影响细胞性能和产品一致性。...

  • Best Practices for Media Sterility in Bioreactors

    生物反应器中培养基无菌性的最佳实践

    在生物反应器中保持无菌状态对于培养肉生产至关重要。污染可能会毁掉整个批次，浪费资源，并扰乱计划。本文概述了防止污染的实际步骤，从系统设计到实时监控和污染响应。关键点包括： 污染来源：原材料、设备设计缺陷、人为错误和空气中的颗粒物。 预防策略：使用无菌过滤器、伽马辐照的一次性组件和封闭系统。 灭菌方法：多次使用的生物反应器采用就地蒸汽灭菌（SIP），一次性部件采用伽马辐照。 监控工具：用于氧气和pH值的在线传感器、在线光密度测试和微生物采样。 响应协议：快速测试、根本原因分析和纠正措施以最大限度地减少停机时间。 对于扩大运营的英国团队，像Cellbase这样的平台简化了无菌准备组件的采购，确保符合严格的无菌标准。投资于强有力的无菌措施可以节省成本并确保一致的生产质量。 生物反应器无菌的五阶段污染预防框架 主要污染来源 原材料和水 原材料在生物反应器中的污染风险中起着重要作用。如果生长培养基成分没有适当灭菌，它们可能会将微生物引入系统。水系统是另一个薄弱环节。生物膜在水分配表面形成的生物膜尤其麻烦 - 它们抵抗过滤并持续释放细菌，通常在污染成为重大问题之前未被注意到[5]。污染的影响可能非常严重，产量减少50-100%，细胞生长停止，并浪费数千英镑的培养基、生长因子和劳动力[3][5]。为了降低这些风险，使用0.45微米过滤器进行水的预过滤和选择伽马射线辐照的一次性组件是有效的措施[3][5]。除此之外，精心设计的设备对于避免类似问题至关重要。 设备和系统设计 生物反应器硬件的设计和维护对于防止污染至关重要。像密封件、垫圈、阀门和管道连接处这样的组件如果残留物被困住且难以清洁，可能成为微生物生长的热点[3][6]。一次性系统也不例外；在设置过程中刺破或连接不当可能引入污染物，即使组件已预先灭菌[3]。 多次使用的生物反应器面临更大的挑战。灭菌过程往往不够彻底——基本的真空或重力灭菌循环可能无法去除所有空气，导致系统内温度无法达到所需的121°C。这会留下“死角”和阴影区域，微生物可以在其中存活。生物指示剂测试表明，如果没有预真空脉冲，即使温度传感器显示已达到要求，灭菌仍然不完整[2][6][8]。连接器内外部的空腔特别成问题，因为它们为污染创造了直接通道，应避免使用[4]。除了硬件之外，人类行为和环境条件在保持无菌方面也起着重要作用。 人类和环境因素 人为错误是污染的主要原因。糟糕的穿戴习惯、不充分的手部卫生或跳过生物安全协议可能会将微生物引入无菌环境[3][5]。例如，案例研究强调了在没有无菌管道的情况下不当插入探针如何导致污染率达到20–30%。同样，在非层流区域不戴手套操作导致培养基中的细菌在短短24小时内过度生长，完全扰乱了培养肉类试验[3]。 环境条件进一步加剧了这些风险。微生物可以搭载在空气中的颗粒上，通过不充分的HEPA过滤或开门时进入，并沉积在暴露的培养基或设备上。即使在符合ISO 7标准或更高标准的洁净室中，瞬态事件也可能导致污染率在100次操作中达到一次 [3][5]。气体供应也需要0.45微米的过滤器来阻挡颗粒，因为非无菌气体可能会将污染物引入原本密封的系统 [3]. 解决这些问题的最实用方法之一是通过全面的人员培训。行业数据显示，有效的培训可以将人为错误减少80%，使其成为污染控制的高性价比策略 [3]. 无菌生物反应器系统的设计与验证 卫生生物反应器设计原则 精心设计是降低生物反应器系统中污染风险的关键。使用电抛光不锈钢（表面粗糙度为Ra < 0.4 µm)...

  • Serum-Free Media Scale-Up: Key Cost Factors

    无血清培养基扩大量产：关键成本因素

    扩大无血清培养基的规模成本高昂，但智能策略可以显著降低成本。 主要费用来自于像FGF-2和TGF-β这样的生长因子，它们占据了培养基成本的主导地位。例如，在像Essential 8这样的配方中，这些因子占总价格的98%。在工业规模上，即使是少量的这些蛋白质，每批次也可能花费数千英镑。 关键要点包括： 生长因子驱动成本：这些蛋白质是最昂贵的培养基成分。 批量采购有帮助：批量购买和使用粉末培养基可以降低多达77%的成本。 食品级与药品级：食品级成分更便宜，但存在污染风险。 工艺调整节省资金：回收培养基和优化配方可以减少浪费和开支。 像Cellbase这样的平台将生产商与供应商连接起来，实现批量交易和质量保证。通过结合这些策略，无血清培养基的成本可以降至每升36至59英镑，使得培养肉的生产更加可行。 Dr. Peter Stogios: 无血清培养基的低成本生长因子 无血清培养基的主要成本因素 无血清培养基可能占培养肉生产中可变运营成本的一半以上，使其成为扩大生产规模的关键挑战[1]。然而，并不是所有成分对这些成本的贡献都是相同的。找出最昂贵的成分对于从实验室规模转向商业生产至关重要。 大部分成本来自生长因子和重组蛋白。这些生物活性分子，如FGF-2、TGF-β、胰岛素、白蛋白和转铁蛋白，虽然只需少量，但价格昂贵。另一方面，基础培养基成分——如盐、氨基酸、维生素和缓冲液——相对便宜。虽然成分的等级（药用级与食品级）也会影响成本，但重组蛋白仍然是最昂贵的部分。 生长因子和重组蛋白 根据Good Food Institute，无血清生长培养基的成本约为每升317英镑（约每升400美元），而典型的生产过程需要价值数千英镑的培养基[2]。 查看特定配方可以突出成本分布。例如，在Essential 8中，FGF-2和TGF-β占总成本的约98%[1]。在Beefy-9中，白蛋白、FGF-2和胰岛素约占60% [1][3]. 以Beefy-9配方为例：在FGF-2的基线浓度为40 ng/mL时，培养基的成本为每升£172（约每升$217）。将FGF-2浓度降低到5 ng/mL可将成本降至每升£150（约每升$189）。批量购买和转换为粉末培养基可以进一步降低成本。例如，当批量购买并使用粉末基础培养基时，高FGF-2浓度的成本降至每升£59（约每升$74），而较低浓度的成本为每升£36（约每升$46）[3]. 用于卫星细胞的商业无血清培养基通常在每升£159到£397之间（约每升$200–500）[3].相比之下，含血清培养基（BSC-GM）在非批量购买时每升大约花费230英镑（约合每升290美元）。这表明，如果公司优化生长因子的使用并获得批量折扣而不牺牲细胞性能，血清无配方可以具有竞争力，甚至更便宜。 虽然生长因子占据了成本的主导地位，但基础成分的等级在整体成本效率中也起着至关重要的作用。 食品级与药品级成分 除了生长因子外，基础成分的质量等级对成本有显著影响。药品级成分是为了满足严格的纯度标准而生产的，经过严格的内毒素测试，并附有详细的认证，这些都推高了它们的价格。另一方面，食品级成分则便宜得多，但存在质量不一致的风险。Specht的研究强调了成本差异：在1公斤规模下，食品级基础成分比药品级成分便宜约82%...

  • Reducing Scaffold Costs in Cultivated Meat

    降低培育肉支架成本

    支架成本是使培养肉类变得可负担的最大障碍之一。 目前，支架通常占生产成本的很大一部分，培养肉的价格约为50英镑/公斤，而传统牛肉每公斤仅需几英镑。本文探讨了降低支架费用的方法，重点关注材料选择、生产工艺和更智能的采购方法。 关键要点： 高成本：支架需要可食用、食品安全且机械适用，这限制了可负担的材料选择。 材料创新：玉米壳和菠萝蜜皮等农业副产品显示出潜力，成本低于1英镑/公斤，而生物医学级支架的成本为63英镑/公斤。 高效生产：简化去细胞化和优化静电纺丝等技术可以减少浪费和能源使用。 采购平台：像 Cellbase 这样的工具简化了采购流程，提供具有成本效益的食品级支架材料。 通过专注于更便宜的材料、改进制造方法和集中采购，公司可以降低支架成本，使培养肉更接近于传统肉类的价格平价。 Dr. Glenn Gaudette: 使用去细胞化菠菜作为培养肉的支架 支架材料成本的驱动因素 支架成本比较：传统材料与植物基材料在培养肉中的应用 材料组成和生物相容性要求 为培养肉创建支架面临独特的挑战，这些挑战显著影响材料成本。与用于生物医学领域的支架不同，这些支架必须满足三个要求：它们需要是可食用的、安全可食用的，并且能够支持细胞粘附、生长和分化。除此之外，它们还必须降解为无害的副产物。这种需求的组合使得材料选择范围比其他行业的更为狭窄[1]。 对食品级纯度和可追溯性的重视增加了另一层费用。动物来源的材料，如胶原蛋白和明胶，在细胞粘附方面非常有效，但由于复杂的提取和纯化过程以及严格的监管要求，成本较高。这些材料还需要严格的可追溯性系统以降低病原体风险，从而进一步推高质量保证成本[5][11]。另一方面，植物基替代品——如来自谷物、藻类或真菌的蛋白质——通常更为经济，尤其是当它们来源于农业或食品加工的副产品时。然而，这些材料可能需要额外的处理，如表面涂层或功能化，以达到与动物来源选项相同的生物活性。[3][6][11]。 满足培养肉的机械性能要求增加了另一层复杂性。支架必须提供特定的特性，如刚度、孔隙率和可控的降解速率。对于整块产品，它们还需要复制肌肉状的纹理，并可能需要各向异性纤维对齐以引导细胞定向。实现这些技术标准通常涉及复杂且昂贵的制造方法。因此，更实惠、技术含量较低的材料通常无法提供消费者对肉类期望的感官品质[1][6]。 这些严格的材料要求不仅限制了选择范围，还导致生产成本增加，如下所述。 支架的高生产成本 用于生产高性能支架的制造工艺是其成本的主要因素。静电纺丝，一种广泛用于制造纳米纤维支架的方法，需要高压设备、精确的环境控制和缓慢的沉积速率。此外，该工艺涉及溶剂处理和回收系统，这增加了资本和运营费用[5][6]。 同样，3D打印和生物打印技术也面临着各自的成本挑战。这些包括昂贵的打印机硬件、专有生物墨水、复杂设计的有限吞吐量以及显著的劳动力需求[5][6]。 另一种有前景但仍然昂贵的方法是去细胞化，这涉及去除植物或动物组织中的细胞材料。可以使用玉米壳或菠萝蜜皮等材料，但该过程需要清洗、化学处理和长时间的加工。虽然使用简单的洗涤剂方案进行植物基去细胞化相对便宜，但扩大规模需要在设备上进行投资，如搅拌罐、过滤系统和废物处理设施。监控和维护食品级或HACCP合规系统的劳动力成本也显著增加了生产费用[3][5]。这些制造复杂性突显了为什么支架生产仍然是一项昂贵的工作。 降低支架成本的实用策略 批量采购和供应商谈判 由于规模经济，批量购买支架材料可以显著降低成本。大宗订单通常可以将单价降低20-50%，同时保持培养肉生产所需的生物相容性 [2][4]。与供应商建立长期关系并承诺基于数量的合同可以进一步增加节省。 在谈判时，值得要求分级定价——例如，超过100公斤的订单享受10%的折扣——或者将支架材料与其他必需品如生长培养基捆绑在一起...

  • Predictive Modelling for Bioprocess Troubleshooting

    生物工艺故障排查的预测建模

    预测建模正在通过在问题升级之前识别过程问题来改变培养肉的生产。通过分析历史和实时数据，这些模型帮助操作员在细胞生长、分化和成熟等关键阶段保持最佳条件。这种主动的方法减少了失败，提高了产量，并确保了产品质量的一致性。 关键要点： 容易出现问题的阶段：营养耗尽、氧气短缺和剪切应力是常见风险。 模型类型：机械模型、数据驱动模型和混合模型提供了针对性的问题解决方案。 好处：早期故障检测、精确的根本原因分析和持续的过程优化。 数据需求：来自在线传感器和离线检测的高质量、多样化数据集至关重要。 技术：像PCA、PLS和数字孪生这样的工具可以增强预测和过程控制。 预测建模是一种数据驱动的解决方案，用于解决培养肉生产中的挑战，提供更好的一致性和运营效率。 培养肉生物过程故障排除的预测建模框架 200: 掌握质量设计：从产品失败到生物制品CMC的商业成功 预测建模的数据要求 创建准确的预测模型取决于在生物过程中收集的数据的质量和范围。没有详细的数据集，模型无法预测故障或提高性能。捕捉生物反应器内的物理条件和细胞的生物行为是至关重要的。这个基础对于有效准备数据和应用建模技术至关重要。 培养肉类生物加工中的数据来源 预测模型依赖于两个主要数据来源：在线传感器和离线检测。 在线传感器持续监测实时参数，如pH值、溶解氧（DO）、温度和压力。一些先进的平台，如Sartorius ambr系统，甚至使用拉曼光谱法来跟踪葡萄糖水平、活细胞密度和代谢物[2][3]。这些传感器提供高频数据，捕捉生物反应器内发生的微小变化。 另一方面，离线检测在特定时间间隔提供精确测量。技术如HPLC或ELISA用于评估代谢物浓度（e.g，乳酸和氨）、细胞活力和产品滴度。虽然这些需要手动采样和实验室工作，但它们提供的精度水平是在线传感器可能无法始终实现的[2][3]。元数据，如进料策略和设定点，有助于解释传感器数据。例如，将拉曼光谱数据与进料曲线结合，可以让多变量模型预测关键质量属性，如最终滴度。这使得模型预测控制系统能够对生物工艺参数进行实时调整[2][3]。这种方法增强了模型解决问题和优化性能的能力。 一旦数据被收集，就必须仔细处理以确保其能够做出可靠的预测。 数据预处理技术 原始生物反应器数据很少能直接用于预测建模。在准备过程中需要进行几个预处理步骤： 归一化确保变量被缩放到可比较的范围。例如，它可以防止像细胞密度（通常具有较大值）这样的参数掩盖像pH值这样的小规模变量。此步骤对于偏最小二乘法（PLS）等算法尤为重要[3]。 异常值检测识别并去除由传感器噪声、采样错误或临时干扰引起的异常。通常使用统计阈值或基于PLS的方法来排除这些异常值，以防止它们影响预测[3]。 插补填补缺失的数据点。像回归插补（IBR）这样的技术使用参数之间的相关性——例如葡萄糖和乳酸水平——来估计空缺。如果缺少DO数据，模型可以根据pH值和葡萄糖之间的关系预测它，从而保持数据集在实时预测中的可靠性[3]. 时间对齐同步可能不自然匹配的数据流。例如，连续的pH值读数需要与特定间隔进行的代谢物检测结果对齐。使用动态时间规整或线性插值等方法来确保正确对齐[3]. 管理生物变异性 生物变异性是培养肉生产中最大的挑战之一。细胞系的差异、遗传漂移以及对营养缺乏的不同反应导致批次之间的生长速率和代谢物特征不一致[2][4][6]。这种变异性会显著影响预测的准确性。例如，如果模型没有设计为考虑细胞系或生产规模之间的差异，活细胞密度的预测可能会大相径庭。 为了解决这个问题，生产者应收集多样化的历史数据集，涵盖多个细胞系、培养基成分和生物反应器规模。多元统计过程控制（MSPC）可以通过将变异性分解为系统性和随机成分来帮助模型区分正常波动和实际问题[3][4][6]。 另一个有效的解决方案是使用混合模型。这些模型结合了机械知识——如用于细胞生长的Monod动力学——与数据驱动的方法。这种混合方法使模型能够捕捉到可预测的生物过程和纯粹机械模型可能遗漏的不可预测变化。此外，采用具有明确定义的无动物成分的无血清培养基有助于标准化营养成分。这减少了变异性，从而产生更一致的数据和更可靠的预测模型。 生物过程故障排除的建模技术...

  • Cost Analysis: Scaling Cell Lines for Bioreactor Cultivation

    成本分析：细胞系扩增用于生物反应器培养

    培养肉生产的细胞系扩展依赖于选择合适的生物反应器系统。由于资本投资、运营费用和可扩展性的差异，搅拌罐、波浪和固定床生物反应器的成本差异显著。以下是您需要了解的信息： 搅拌罐生物反应器：适合大规模生产悬浮细胞系。前期成本高（£20,000到数十万英镑），但可扩展性已被证明（高达25,000升）。连续灌流方法可将每克成本降低45%。 波浪生物反应器：经济实惠的起点（初始成本比搅拌罐系统低50-66%）。适合小到中等规模，但超过1,000升时有限制。消耗品成本（e.g., 一次性袋子每个£500-£5,000）增加了长期费用。 固定床生物反应器：适用于贴壁细胞，在大规模生产中提供最低的每剂成本（800升时每剂£6,800）。初始投资高，但在降低下游处理成本方面效率高。 快速比较 生物反应器类型 资本成本 单位成本 可扩展性 最佳用途 限制因素 搅拌罐 £20,000+ £122/g 最多25,000升 大规模悬浮细胞 高初始和运营成本 波浪式 £13,000–£330,000 £67–£153/g 最多1,000升 试点规模，灵活设置 高耗材成本，规模有限 固定床 更高的前期成本 £6,800/剂 较小的单元，高密度 贴壁细胞，成本效益长时间的工艺流程，高昂的初始费用 关键要点：搅拌罐系统在大规模生产中占主导地位，而波动式生物反应器则是早期阶段工作的理想选择。固定床系统在贴壁细胞系的成本效率方面表现出色。选择取决于生产规模、细胞系特性和预算限制。...

  • Scaffold Biocompatibility: Testing Protocols

    支架生物相容性：测试方案

    支架生物相容性 对于培养肉生产至关重要。支架必须支持细胞粘附、生长和分化，同时安全可食用。它们应降解为无害的副产品，不留不可食用的残留物。监管标准要求符合 ISO 10993 医疗器械协议 和 英国/欧盟食品安全法。以下是您需要了解的内容： 关键测试领域： 细胞毒性：材料必须显示超过 70% 的细胞活力（ISO 10993-5）。 降解性：支架必须安全降解为可食用成分。 机械性能：刚度、孔隙率和耐久性对于细胞生长至关重要。 材料类别： 天然聚合物（e.g，海藻酸盐、大豆蛋白）：由于已在食品中使用，较易获得监管批准。 合成聚合物：根据新型食品法规需要详细的安全数据。 去细胞化ECM：动物来源的支架需要彻底测试过敏原和病原体。 监管重点： 支架必须符合ISO 10993标准，符合新型食品评估，并确保对人类食用的安全性。测试包括细胞毒性、过敏性和降解产物分析。 实际应用： 开发者应将生物相容性数据与机械和结构指标结合，以优化支架性能。像Cellbase这样的平台有助于将经过验证的支架与生产需求相匹配。 本文提供了关于培养肉生产中支架的测试协议、监管要求和材料选择的详细指南。支架生物相容性的监管标准 适用的测试标准 监管标准已建立明确的测试协议，以确保用于培养肉生产的支架的安全性和生物相容性。这些支架必须符合 ISO 10993 医疗器械标准和食品安全法规的要求[6][3][4]。这种双重要求的产生是因为支架不仅作为生物材料支持细胞生长，还需要作为最终产品的一部分安全食用。 最初为医疗器械设计的...

  • Selecting Sensors for Cultivated Meat Bioreactors

    为培育肉生物反应器选择传感器

    在生产培养肉时，维持精确的生物反应器条件至关重要。传感器监测关键参数，如温度（37°C）、pH值（6.8–7.4）、溶解氧（30–60%）、CO₂（<10%）、葡萄糖、生物量和代谢物，以确保细胞健康和产品质量。传感器性能不佳可能导致批次浪费、质地不一致和产量降低。 您需要了解以下内容： 温度和pH传感器：电阻温度检测器（RTD）和玻璃或ISFET pH传感器在维持严格公差方面可靠。 溶解气体：光学传感器适用于一次性系统中的氧气和CO₂，而电化学传感器耐用但需要维护。 营养物和生物量：酶生物传感器或光谱方法可跟踪葡萄糖、乳酸和氨。电容传感器实时测量活细胞密度。 生物反应器兼容性：搅拌罐、波动系统和灌流设置需要根据规模、无菌性和监测需求量身定制的传感器解决方案。 关键要点：根据精确度、灭菌兼容性和生物反应器类型选择传感器。像Cellbase这样的平台通过为培养肉行业提供精选选项来简化采购。 传感器能否降低与培养肉相关的成本？ 培养肉生物反应器中需要监测的关键参数 在培养肉生产中，七个关键变量在生物工艺中起着关键作用：温度、氧气、二氧化碳、pH值、葡萄糖、生物量和代谢物 [4]。这些因素中的每一个都直接影响细胞健康、生长和最终产品的质量。自动化系统旨在响应任何偏差，实时调整条件以维持细胞培养的理想环境。让我们深入了解细节，从温度和pH值开始。 温度和pH值 温度和pH值是细胞培养的基石，因为它们直接影响酶活性、膜稳定性和细胞周期进程。对于大多数用于培养肉类的哺乳动物细胞——如牛、猪和禽类细胞系——温度通常维持在约37°C，公差范围为±0.1–0.3°C [4][5]。即使是超出此范围的微小波动也会严重影响细胞的存活率和生长速度。 pH值是另一个关键因素，通常控制在6.8到7.4 [4][5]。在制药级工艺中，pH容差更窄 - ±0.05–0.1单位 - 以确保在较长时间内细胞的最佳存活率和生产率[2][4][5]。在高密度培养中，保持如此精确的控制尤为重要。 pH不是一个孤立的参数；它与其他变量相互作用。例如，溶解的CO₂形成碳酸，从而降低pH，而乳酸盐的积累也会使pH下降。相反，氨的积累会使pH上升[4][5]。为了管理这些波动，策略通常结合通过优化曝气去除CO₂、添加碱如碳酸氢钠，以及定制的饲喂方案以最小化乳酸和氨的形成[4][5]。温度进一步使问题复杂化，因为它影响气体溶解度。例如，较高的温度会降低氧气溶解度，使得在37°C下控制溶解氧更加具有挑战性。这强调了精确传感器放置的重要性[4]. 溶解氧和二氧化碳 溶解氧（DO）对于细胞代谢和有氧呼吸至关重要。大多数动物细胞培养将DO维持在空气饱和度的30–60%，尽管确切范围取决于细胞系，并在工艺开发过程中进行微调[4][5]。低于20%的水平可能导致缺氧并停止生长，而接近100%的水平可能导致氧化应激[4][5]。溶解CO₂（dCO₂）水平通常保持在气相中的5–10%以下，以防止细胞内酸化[4]。生物反应器的设计在管理DO和dCO₂方面起着重要作用。例如，搅拌罐反应器比波动系统提供更好的氧气传递和气体混合，允许在更大规模上进行更严格的控制。另一方面，波动生物反应器在高填充体积时经常面临CO₂积累的挑战[3][6]。灌流生物反应器在高细胞密度下运行，由于其高氧气消耗和CO₂产生，要求精细控制。通常使用的技术包括多气体入口、微泡曝气或膜曝气[3][4][5]。DO通常使用以下三种传感器类型之一进行监测：电化学、光学或顺磁性 [5]。电化学传感器成本效益高，但会消耗氧气并可能随时间漂移。光学传感器依赖于氧敏染料，不消耗氧气，非常适合一次性生物反应器，长期稳定性更好[2][5]。 对于CO₂，监测选项包括Severinghaus型电化学传感器、光学dCO₂传感器或间接方法，如废气分析和pH相关性[4][5]。光学dCO₂传感器与一次性生物反应器兼容，允许在线操作，但通常更昂贵且操作范围较窄[4][5]。营养水平和生物量 葡萄糖、乳酸和氨等营养物质的剖面提供了关于细胞生长和压力水平的宝贵见解。监测这些指标有助于确定细胞是否处于生长阶段、经历营养限制或处于压力下，从而能够及时进行调整，如喂养或培养基更换[4][5]。这些分析物可以通过在线、旁线或离线方法进行跟踪，先进的系统采用红外光谱同时监测多个变量[4]。 葡萄糖的常见策略是将水平维持在目标范围内，例如1–4 g L⁻¹，通过在水平下降时启动或调整进料速率[4][5]。乳酸水平通过减少葡萄糖浓度或在检测到积累时改变喂养模式来控制。对于氨水，特别是在较高pH值下毒性较大，当超过阈值时，实施部分培养基交换或增加灌流速率[4][5]。...

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