使用BioXplorer 100计算转基因大肠杆菌

来源：HEL的X上帖子

Krausch et al., 2023 used a BioXplorer 100 to calculate genetically modified E. coli, aiming to reduce the production of acetate but limiting its glucose update.

Krausch等人，2023年使用BioXplorer 100计算转基因大肠杆菌，旨在减少醋酸盐的产生，但限制其葡萄糖更新。

名称：生物反应器 型号：BioXplorer 100

BioXplorer 100 有低压和高压两种型号，可用于从标准气体发酵和好氧培养到促进高压 C1 气体发酵脱碳研究的广泛应用。

Bioxplorer 100是高通量的生物筛选系统专为发酵工作设计,工作体积从20ml至150ml,8个单独控制的生物反应器。系统模块可以整合提供更多数量的平行反应器。Bioxplorer 100提高了生产效率，适合快速筛选和过程处理

研发和丰富更高效的DOE实验

模块化设计和选择广泛,Bioxplorer 100可以适应包括微生物发酵、C1气体任何应用

发酵与细胞培养。

全自动、高信息量和理想的DOE研究的筛选工具，

对实验台面的空间优化利用最紧凑的系统

极具成本效益的系统的可扩展性、快速、高通量的生物处理

理想的细胞系/菌种筛选工具，培养基优化和小规模的过程发展

适合自动化集成

多种反应器的尺寸和类型可选,包括更高压力（5bar或10bars）

同时运行多达8个独立的反应器。一台PC可以控制多达48个反应釜

独立温度和搅拌控制

专有的机械搅拌，独立设计让小体积反应达到高气体吸收。

集成液体和气体加料，以及气体混合。

控制所有参数包括pH值、DO，和可选OD，泡沫液位检测。

可选集成排气分析（OUR/ CER）

生物反应器

可重复使用的,用于标准或加压发酵的玻璃和不锈钢反应器。

专门设计的釜盖可以适配所有的用于较大规模的探头和资源

工作容积从20毫升到150毫升，显著降低试剂成本

设计为几何等比例放大

软件无限步方法的多反应器控制软件。可以在线随时更改参数而无须中断反应过程单独或同时启动和停止反应器管理并记录所有可定制的表格和图形显示的参数数据导出功能和整合电子式实验室笔记本和记录保存系统DOE和QbD包装整合

来源于HEL在X上的帖子：

Abstract

The bacterium Escherichia coli is a widely used organism in biotechnology. For high space-time yields, glucose-limited fed-batch technology is the industry standard; this is because an overflow metabolism of acetate occurs at high glucose concentrations. As an interesting alternative, various strains with limited glucose uptake have been developed. However, these have not yet been characterized under process conditions. To demonstrate the efficiency of our previously developed high-throughput robotic platform, in the present work, we characterized three different exemplary E. coli knockout (KO) strains with limited glucose uptake capacities at three different scales (microtiter plates, 10 mL bioreactor system and 100 mL bioreactor system) under excess glucose conditions with different initial glucose concentrations. The extensive measurements of growth behavior, substrate consumption, respiration, and overflow metabolism were then used to determine the appropriate growth parameters using a mechanistic mathematical model, which allowed for a comprehensive comparative analysis of the strains. The analysis was performed coherently with these different reactor configurations and the results could be successfully transferred from one platform to another. Single and double KO mutants showed reduced specific rates for substrate uptake qSmax and acetate production qApmax; meanwhile, higher glucose concentrations had adverse effects on the biomass yield coefficient YXSem. Additional parameters compared to previous studies for the oxygen uptake rate and carbon dioxide production rate indicated differences in the specific oxygen uptake rate qOmax. This study is an example of how automated robotic equipment, together with mathematical model-based approaches, can be successfully used to characterize strains and obtain comprehensive information more quickly, with a trade-off between throughput and analytical capacity.

Keywords: laboratory automation; model-based; strain characterization; high throughput

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