以多组学构建“细胞真实状态”数据基座，以拉曼光谱强化过程动态感知能力，借ai模型贯通菌株理性设计与发酵工艺优化，协同打造覆盖实验室研发至工厂化生产的生物制造智能闭环体系。
当生物制造由实验室可行性验证迈向规模化稳定产出，产业竞争的核心维度正悄然迁移：企业不仅需回应“能否合成”的科学命题，更亟待破解“能否实现高产、稳产、低成本的工业化落地”这一工程难题。
诺禾致源全面布局生物制造智能服务体系
面对这一关键跃迁，诺禾致源充分发挥在基因组学、转录组学、微生物组学、蛋白质组学、代谢组学及生物信息学等领域的深厚积累，系统推进多组学检测、拉曼光谱技术与人工智能算法的深度耦合，构建面向生物制造全生命周期的智能化服务框架。其核心目标，在于助力客户更精准地解析遗传指令、分子响应、细胞生理状态与终端生产性能之间的内在逻辑关系，为菌株定向改造与发酵过程调控提供坚实、可溯、可量化的数据支撑。
当前主流发酵控制系统已能实时采集温度、pH、溶氧（DO）、搅拌转速、通气速率、罐压、补料流速及尾气成分等宏观参数，但此类指标难以直接反映细胞内部的代谢通量分布、能量代谢水平、前体物质供给状况、氧化还原平衡态以及应激反应强度。正因如此，企业虽能全程监控发酵罐运行状态，却常难以在关键时间窗口及时识别细胞层面的真实行为——发生了什么？为何发生？何种干预最可能导向理想表型？
针对这一“过程可视、细胞难察”的认知断层，诺禾致源提出融合式技术路径：依托高精度靶向与非靶向代谢组学，输出关键代谢物的定性定量“金标准”数据；利用拉曼光谱实现对发酵液的原位、无损、高频次信号捕获；再通过机器学习建模，建立光谱特征与代谢物浓度、细胞活性、应激标志物等微观状态参数之间的映射关系，从而打通从宏观过程参数到微观代谢机制的数据通路。该策略旨在推动代谢组学由传统离散采样、滞后分析的“终点检测”模式，升级为贯穿整个发酵周期的连续监测与实时解析工具（Process Analytical Technology, PAT），为工程师识别异常波动、定位代谢拐点、制定动态调控策略提供全新维度的数据依据。在此架构中，AI既是延伸人类感知边界的“超级传感器”，亦是辅助决策的“智能协作者”，负责整合多源异构数据、识别微弱信号变化、预测趋势走向并生成可执行建议，最终支持工程师结合设备物理边界、成本结构约束、安全生产规范及法规合规要求等现实条件，作出科学、稳健、可落地的工艺决策，形成闭环反馈机制。
在技术平台建设方面，诺禾致源部署国际前沿质谱检测平台，涵盖高分辨QExactive™ HF-X、Orbitrap Exploris™ 120及高灵敏度SCIEX QTRAP® 6500+等系统，全面支撑靶向与非靶向代谢组学分析需求。依托自主研发的非靶向代谢物数据库NovoMetDB-UM，目前已收录超2万种标准品实测谱图、20万余条AI增强预测谱图，总库容量逾50万种代谢物；配套自研智能搜库算法，严格遵循国际公认的代谢物鉴定可信度分级标准（如Metabolomics Standards Initiative, MSI Level 1–2），保障代谢物识别的高准确性与高置信度，为关键代谢节点发现、结构确证与功能验证提供端到端系统化解决方案。
在菌株工程领域，诺禾致源深度融合微生物基因组、转录组、蛋白质组、代谢组及表型组等多维组学数据，并嵌入AI驱动的通路建模与特征筛选算法，系统挖掘影响目标产物合成效率的核心限速环节与调控枢纽。基于此，可快速锁定最具改造潜力的功能靶点，大幅压缩实验试错范围，将有限研发资源聚焦于高成功率方向，推动菌株开发由经验主导的“广撒网”模式，转向数据驱动的“精聚焦”范式，显著提升研发转化效率。
该方案根据不同类型产业主体的实际需求，呈现差异化赋能价值：对已具备成熟生物制造能力的企业，聚焦于深挖现有产线降本增效潜力；对处于成长期的合成生物学公司，着力提升小试→中试→放大生产的决策质量与转化速度；对正处于绿色转型进程中的传统制造企业，则可在食品精深加工、生物基材料替代、绿色生物化工等方向开展联合技术攻关与场景化验证。
【诺禾致源副总裁曹志生先生】指出：“生物制造正加速迈入工程化落地与规模化应用的新纪元。行业真正的增长极，已不止于设计更多新型菌株，更在于构建一套贯通研发创新、工艺放大与智能制造的数据基础设施与智能决策体系。对诺禾致源而言，切入生物制造赛道并非现有多组学服务能力的线性延伸，而是将我们在多组学测量、生命科学大数据、自动化平台、计算建模与人工智能等核心能力，系统性向真实产业场景纵深拓展的战略选择。我们期待与产业链伙伴携手，把每一次菌株改造、每一轮发酵实验、每一个生产批次沉淀为高质量、可复用、可演进的数据资产与模型能力，切实缩短从概念验证到产业放大的时间轴，让研发更有依据、优化更具预见性、转化更加高效。”
【诺禾致源生物制造服务事业部总经理兰宇轩先生】强调：“下一代生物制造的智能化跃升，绝不能仅停留在实验室仿真环境之中。真正具备泛化能力与工程价值的AI模型，必须在真实菌株背景、真实发酵体系、真实工厂环境、真实产品规格以及真实成本约束下持续训练、迭代与验证。我们愿从一个具体痛点出发，与产业伙伴共建可验证、可复制、可持续进化的智能闭环。”
未来，诺禾致源将持续释放多组学精准测量、代谢物高置信鉴定、生物信息深度解析及海量样本规模化处理等核心能力，联合产业界共同推进方法学建立、模型鲁棒性验证与典型场景规模化落地，推动菌株设计逻辑、发酵调控经验与生产运行知识逐步沉淀为结构化、可调用、可传承的过程知识资产，加速生物制造由经验依赖型向数据驱动型、模型引导型、决策可验证型的范式升级。
即刻访问诺禾致源生物制造服务平台，深入了解如何借助多组学与AI技术提升菌株设计效率与发酵工艺稳定性；或发送邮件至synbio@novogene.com，开启定制化合作对接。
关于诺禾致源
北京诺禾致源科技股份有限公司（股票代码：688315）成立于2011年，总部位于中国北京，是一家以多组学技术与生命科学大数据为核心引擎，以自动化、高性能计算与人工智能为关键驱动力的全球性生命科学产品与解决方案提供商。公司面向基础科研、新药开发、生物制造、临床医学及农业育种等多个领域，提供覆盖科学发现、技术转化到产业落地的全链条服务。目前业务遍及全球六大洲约90个国家和地区，累计服务客户逾8,000家，始终以专业化、规模化、全球化与智能化能力，架设生命科学探索与实体经济创新之间的桥梁。
以基因科技，守护生命健康。
