低聚果糖是由果糖基连接生成的多糖，微生物来源的果聚糖是含有β (2→6) 糖苷键及少量β (2→1)侧链的果聚糖，低聚果糖具有改善肠道菌群平衡的作用。低聚果糖特有的理化特性和生理功效如水溶性膳食纤维、双歧杆菌增殖因子等是以高纯度低聚果糖为原料作实验而得结论。除了具有天然多糖共同的特点如生物相容性、生物降解性、安全无毒，还具有抗肿瘤、抗糖尿病、免疫增强、降血脂等多种重要的生物学功能，而且可用于制备纳米材料，在生物医药和功能食品等方面具有巨大的应用潜能，体现出巨大的潜在市场价值。 国内目前以酶转化法生产的低聚果糖执行国家低聚果糖标准 GB/T 23528-2009，产品是蔗糖-果糖或果糖-果糖聚合度为 2-9 的功能性低聚糖，分子量为 342-1476。 新一代低聚果糖采用菌体发酵法合成生产，美国市售产品分子量约 5000。是很好的益生元产品。 项目特色和创新之处： 南开大学环境微生物与微生物制造研究室从发酵食品中分离得到一株解淀粉芽孢杆菌（Bacillus amyloliquefaciens LL3），它能够利用蔗糖合成低聚果糖。为了提高低聚果糖的产量和纯度，项目组采用温敏质粒结合反向筛选标记-------无痕基因敲除法对菌株的其他胞外产物和六个胞外蛋白基因以及 3 个细菌胞外多糖基因（簇）进行了敲除；5 L 罐分批发酵低聚果糖的产量（42 h）达到 43.34 g/L。为了进一步提高蔗糖酶的分泌表达，项目组整合强启动子和信号肽对菌种进行改造，在 5 L 发酵罐采用补料分批发酵工艺，菌株低聚果糖产量达 101.7g/L。分子量约 5000 Dal，纯度 95%以上。 项目特色： 1. 菌种（Bacillus amyloliquefaciens）LL3 是分离自传统发酵食品，生产主要原料为蔗糖；菌种改造采用无痕基因编辑技术，具有安全性 2. 补料分批发酵产量为：101.7 g/L;分子量约为 5000；纯度大于95.0%; 3. 授权专利号为：ZL201410405975.2 市场应用前景： 目前,低聚果糖的应用领域逐步扩大，除了生产人类保健品口服制剂之外，在中老年营养品、中老年专用奶粉、婴儿奶粉、部分营养饮料等中实施添加；某些化妆品中也需要加入低聚果糖。还是替代抗生素在饲料中添加的主要成分之一。随着肠道菌群影响人类健康研究新成果的不断报道，低聚果糖----益生元/膳食纤维越来越受到人们的青睐。开展该产品的生产将会获得巨大的经济效益和社会效益。另外，生产中实施废菌体回用技术工艺，可使发酵做到近零排放，具有绿色生态效益.

番茄红素具有强抗氧化作用，有卓越的防癌、抗癌、预防心血管疾病等功效，在食品、保健品、化妆品以及医药领域具有重要用途。目前，国外已将这一产品广泛用于食品添加剂、功能性食品、医药原料等方面。2003 年，美国《时代》杂志把番茄红素列在“对人类健康贡献最大的食品”之首，番茄红素由于其优越的功能和防癌、抗癌作用，被誉为“植物黄金”，成为“二十一世纪医药保健制品新宠”。 本项目采用生物发酵法生产番茄红素，具备了工业化开发的条件，生产工艺成熟，产品质量稳定，番茄红素产量可达 1.5-2.5g/L，处于国内领先水平。 创新要点 采用三孢布拉酶菌发酵生产番茄红素，其合成水平高于多种生物体，而且具有生产原料易获得，不受自然条件限制，周期短和适用工业生产等优点。 

本项目建立了一套完整、高效的微生物发酵制备双乙酰的工艺方法。该方法利用具有自主知识产权的双乙酰高产枯草杆菌，通过基因工程与代谢工程手段，强化双乙酰合成途径，并通过有效的发酵控制策略，实现了双乙酰的高效稳定生产；并建立了一套高效的双乙酰产品提取纯化工艺。 创新要点 利用具有自主知识产权的双乙酰高产菌株，建立了一套完整、高效、稳定、适于规模化生产的微生物发酵制备双乙酰的工艺路线；所生产双乙酰产品具有天然等同度。 

作为一种具有令人愉快的香味物质，乙偶姻广泛应用于食品、制药、化工等 领域。微生物发酵法因具有生产效率高、原料来源广泛、生产成本低、环境污染较小，产品纯度可视为纯天然等优点，引起研究者的关注，具有广大的应用前景。本研究利用高通量筛选策略，从土壤中筛选获得一株 Bacillus amyloliquefaciens FMME044，在分析该菌株生理特性的基础上，提出了有效地 发酵过程优化策略，并通过基于连续培养的适应性进化工程，获得一株耐受高浓度乙偶姻的突变菌株。 

选育高产菌种和发展赖氨酸生产对于提高食品中蛋白质 利用率,增强人民体质以及发展家禽饲养业等具有十分重要的意义,对于以谷物为主要食物的我国尤为重要。本实验室通过诱变选育和基因工程手段对大肠杆菌进行改造，获得一株高产赖氨酸生产菌株，发酵培养 36 h，赖氨酸盐酸盐产量高达 193 g/L，葡萄糖得率为 74%左右。 关键技术 (1)本研究以玉米浆为氮源，有效的降低了发酵成本； (2)以葡萄糖为原料生产 L-脯氨酸的高转化率发酵，该法绿色、环保、可持续，具有经济竞争力，有很好的产业应用前景； (3)以大肠杆菌为宿主，不仅缩短了发酵周期，而且也降低了染菌几率。 

L-缬氨酸是生命有机体的重要组成部分，在生命体内物质代谢调控和信息传递等许多方面扮演着重要角色。L-缬氨酸属于八种必需氨基酸之一，也是三种支链氨基酸之一。L-缬氨酸发酵是典型的代谢控制发酵。国内虽有天然蛋白质水解液分离提取 L-缬氨酸的产品，但由于其产量很低，质量不佳，纯度不高，所以无法实现大规模工业化生产。利用微生物发酵法生产 L-缬氨酸具有原料成本低，反应条件温和及易实现大规模生产等优点，是一种非常经济的生产方法。但是， 以微生物发酵法生产 L-缬氨酸，国内大多数菌株的产酸水平不高，特别是 L-缬氨酸的生产水平和产量远不能满足国内市场的需求。因此，开展发酵法生产 L-缬氨酸的研究具有极其重要的意义。本研究室通过高通量筛选策略，获得一株高产缬氨酸的黄色短杆菌。 

产品详细介绍特点　　•公称容积：1.5L、3L、5L、10L、15 L　　•材 质：硼硅玻璃　　•装料系数：70%~80%　　•高 径 比：1：2～1：3　　•搅拌形式：气流（GYB）、磁力（GJB）　　•控制类型：分A（普及型）、B（优化型）、BE（增强型）、C（全自控型）四种（详见控制系统介绍）　　•可控参数：温度、转速（磁力搅拌型）、pH、溶氧、流量、压力、补料、自动消泡等

人类早期胚胎发育虽然只有大约7天的时间，但是却经历了关键的分子事件，其中包括合子基因组激活（ZGA）和早期胚胎细胞的命运决定。伴随测序技术的进步，单细胞测序技术可以有效地揭示早期胚胎发育的细胞命运决定的转录图谱，但是单细胞转录组数据也存在许多问题，例如dropout事件（表达的基因未被检测到），这使得差异分析方法在处理单细胞受到了限制。本研究中通过使用F-score算法和差异分析方法（limma，edgeR和DESeq）在人类早期胚胎单细胞转录组中得到两个关键的基因集。通过比较先前研究中关键的基因来分析两种方法的不同，POU5F1（OCT4）在细胞多能性的获得和维持中起到了重要的作用，但是在差异分析方法中却被排除，而F-score算法却可以获得。我们通过研究基因的表达趋势发现，差异分析方法对于在多个时期高表达的基因会被排除，这对于胚胎发育中的细胞的异质性是十分不利的。

病毒的同源性包括基因组核苷酸序列的同源，也包括蛋白质氨基酸序列的同源。在序列比对方面，穿山甲冠状病毒与新冠病毒在氨基酸序列同源性方面超过90%的相似度。对于药物筛选来说，蛋白质氨基酸序列的同源性越高，意味着病毒生命活动的方式越相近，可以形象地理解为，两个病毒的“行为方式”非常一致。这种“行为方式”与新冠病毒极为相似的病毒，能不能替代新冠病毒用于药物筛选呢？童贻刚敏锐地意识到：如果可以，那么“筛药”工作将在针对新冠病毒的同时，也保障了实验的安全性，筛药工作将走出高安全等级实验室，走进普通P2实验室。

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：