首先我们来看一篇使用CGQ系统监测生物量的已发表文献。

Bruder et al. (2016):Parallelised onlinebiomass monitoring in shake flasks enables efficient strain and carbon sourcedependent growth characterisation of Saccharomycescerevisia (MicrobialCell Factories). 

Bruder对酿酒酵母的高效菌株（CEN.PK2-1C）和碳源依赖性生长特性监测。

上图中生物量曲线（OD值）是CGQ系统实时在线测量。葡萄糖浓度和酒精浓度用在线生化分析仪进行实时在线监测的数据。

从上图的数据曲线中我们可以清晰的看出生物生长量与培养基中葡萄糖浓度和酒精产量三者的关联性。发酵过程希望使用的菌种是能够更高效率的将糖类等底物转化为酒精。底物与产物的效能比是对酿酒酵母菌株效能的最直接评价。

CGQ和生化分析仪的在线监测联合使用，可以对菌种的综合效能进行直观评价。

对微生物或细胞的突变体研究，是寻找高效菌种的一种有效手段。突变体与野生型的对比研究，用于对突变体进行效能评估。

上图是德国最格赖夫斯瓦尔德大学（成立于1456年），使用CGQ系统对Staphylococcus aureus（金黄葡萄球菌）野生型和突变体生物量分析。

作为菌种筛选的有力工具，CGQ系统可以对同一培养条件下，或不同培养条件下的生物量进行实时监控，根据生物量的监测数据对菌种筛选提供数据支持。

CGQ与生化分析仪同时使用，可以对多参数相关性进行综合评估，有效的拓展了应用范围，可以通过多参数变化，对微生物效能进行综合评价。

更多的CGQ生物量监测应用，请参考如下文献：

[1]Tripp et al (2017):Establishing a yeast-based screening system for discovery of human GLUT5inhibitors and activators (Nature – Scientific Reports)

[2]Bruder, S. &Boles, E. (2017): Improvement of the yeast based (R)-phenylacetylcarbinol productionprocess via reduction of by-product formation (Biochemical EngineeringJournal).

[3]Gottardi et al. (2017):De novo biosynthesis of trans-cinnamic acidderivatives in Saccharomycescerevisiae (AppliedMicrobiology and Biotechnology).

[4]Bracharz et al. (2017):The effects of TORC signal interference on lipogenesis in theoleaginous yeast Trichosporonoleaginosus (BMCBiotechnology). 

[5]Bruder et al. (2016):Parallelised onlinebiomass monitoring in shake flasks enables efficient strain and carbon sourcedependent growth characterisation of Saccharomycescerevisia (MicrobialCell Factories).