广州工业和信息化部智能技术在生物制造领域典型应用案例流程和费用- 小飞豹科技项目

具体信息

发布部门 :
申报日期 : 2024-10-24/2024-11-08
项目类型 :
扶持方式 :

具体申报条件

　　一、征集方向

　　以智能技术和生物制造深度融合为主线，围绕生物制造产业链创新研发、中试放大、生产制造等重点环节，聚焦高性能蛋白质元件设计及构建等8大场景，开展典型应用案例征集工作。

　　(一)高性能蛋白质元件的设计及构建

　　利用机器学习、大语言模型等人工智能技术发掘、设计蛋白质序列及空间结构，实现对酶等蛋白质功能的预测和优化，提升催化活性、底物选择性、热稳定性、耐酸耐碱性、靶点亲和力、结合特异性等性状，并实现在生物化工、农业、饲料、医药、环保等领域的应用。

　　(二)调控机制的解析及优化

　　借助人工智能等技术探索工程菌株、细胞系的基因表达、酶促反应层面调控机制，发掘或从头设计新调控元件，开发预测算法与模型，实现对于调控抑制问题的解锁、关键基因及产物的动态控制、基因线路的构建等应用成果，提升产量、转化率、抗逆性等关键工业指标。

　　(三)代谢通路的设计及优化

　　通过人工智能等智能技术，发掘、设计新的代谢通路，并通过高通量构建与测试完成干—湿实验迭代，实现对代谢通路的建模，并利用数据模型引导代谢通路的优化，打通新的产物分子的合成路径，或实现已知代谢产物的产量提升、底物消耗降低等目标。

　　(四)细胞工厂的构建及优化

　　利用人工智能、知识图谱等技术，分析工业菌株、细胞系的基因型与产量、耐受性等工业指标的关联关系，利用高通量基因编辑技术完成基因组尺度的大规模编辑，改善细胞工厂在大规模生产中的适应性，提升生产效率，优化其在特定工业条件下的表现。

　　(五)培养基配方的设计及优化

　　利用基于人工智能的实验设计策略以及实时在线监测、高通量分析等技术手段，获取真实、准确的发酵过程数据，结合代谢网络分析方法，寻找培养基中底物、关键营养素、微量元素等的最优配比，不断优化微生物及细胞生长速度、产量、转化率等关键工业指标，提升工艺经济性。

　　(六)生物反应过程的智能控制

　　通过智能传感、在线分析及智能控制等智能技术的结合，实现对量产规模生物反应器及其生产过程的智能化控制，借助精准补料、变速搅拌、通气量调节等控制策略，实时监控并调整温度、pH值、溶解氧、关键底物浓度等重要的过程参数，并通过数字孪生等手段，建立反应器物理模型及黑箱数据库等，模拟和预测生物反应过程，优化控制稳定性，提升响应速度，提高生产效率，加速发酵条件优化与工艺放大的进程。

　　(七)生物制造产品的智能检测和质量控制

　　利用智能技术实现生物制造产品的检验检测和闭环质量控制，通过信号增强、模式识别、图像处理等手段，自动完成传感器、分析仪器的数据分析，快速识别生物制造中间体、终产品以及整个制造过程的缺陷和异常，在线进行标定、分拣等操作，并及时将质量信息向生产控制系统反馈，实现对生物制造关键生产过程参数的实时动态优化。

　　(八)其他案例

　　聚焦智能技术赋能生物制造产业发展的其他方面，且具备一定推广价值的典型应用案例。

　　二、申请条件

　　(一)申请单位在中华人民共和国境内注册登记，具有独立法人资格，近三年财务状况良好，在信用等方面无不良记录。鼓励生物制造企业与人工智能企业联合申请，鼓励中小企业和初创团队积极参与申请。

　　(二)典型应用案例应已落地并取得成效，具有引领作用，对相关行业或企业具有借鉴意义和推广价值。

　　(三)申请材料须客观真实，能够充分体现人工智能与生物制造深度融合的技术特点，高度聚焦实际场景应用需求和重点问题。

　　(四)每家报送单位牵头报送不超过3项(作为参与单位限报5项)。