控制生物反应器容器的操作的制作方法

发明领域本公开涉及控制生物反应器系统中的生物过程操作。本公开特别地但不排他地适用于用于控制生物反应器容器中的生物过程操作(包括从生物过程的不同操作阶段过渡和/或控制生物反应器容器内的工艺条件(process conditions))的方法和设备。发明背景为了确保生物反应器系统中生物过程的高效率/产率，通常将工艺条件(如温度、溶解氧浓度或ph)控制到特定的设定点。许多现有的生物反应器控制器针对每个工艺条件使用单输入单输出(siso)控制回路来实现这一点。由现有生物反应器控制器控制的生物过程可能缺乏再现性，且批次之间的一致性可能很差。许多现有的生物反应器控制器无法在生物反应器容器中发生的生物过程中的阶段之间最佳地转换，例如，在分批补料发酵过程的情况下，在以下阶段之间：分批阶段(也称为指数阶段或生长阶段)，在此期间细胞以增加的速度生长和繁殖；以及生产阶段(也称为表达阶段或分批补料阶段)，在此期间种群增长减缓或停止并进行目标生物过程。阶段之间的转换通常是一个错综复杂的过程。因此，许多现有的生物反应器控制器无法以自动化方式进行最佳转换，这可能会固有地引入不准确性、与最佳工艺条件的偏差以及批次之间不期望的可变性程度。转换的控制可能特别重要，因为每个阶段可能具有不同的相关期望的工艺条件，且因此需要生物反应器系统的不同控制(例如，不同的条件设置点，或完全不同的控制信号)来实现这些条件。因此，实际阶段转换和最佳阶段转换之间的任何延迟都可能导致同时对生物反应器的不当/次优控制(例如，使用了不正确的工艺条件设定点)。本公开寻求在生物反应器系统中实现更有效的控制。发明概述在所附权利要求中列出了本公开的各方面。根据本公开的一个方面，提供了一种控制生物反应器容器中分批补料过程(fedbatch process)的操作的方法，包括根据氧供应参数o与溶解氧值do之间的关系从分批阶段转换到生产阶段。使用关系可导致更灵敏/更快的控制和更大的操作输出(工艺条件)范围。事实上，工艺条件可能会受到多个控制参数的影响，并且关系可以实现阶段之间的特别有效的转换。通过考虑氧供应参数o与溶解氧值do之间的关系，可以提供过程的氧消耗率的近似值或估计值，这对于控制阶段之间的转换特别有效。氧供应参数o可以根据以下一个或多个来确定：搅拌速度；气体供应速率；和氧供应浓度。氧供应参数o可以是以下的两个或更多个的总和或乘积：搅拌速度值、气体供应速率值和氧供应浓度值。优选地，关系是数学关系。可以通过聚集参数来定义关系(换句话说，该方法可以包括根据聚集参数(aggregate parameter)从分批阶段转换到生产阶段，聚集参数取决于氧供应参数o和溶解氧值do(二者))。优选地，聚集参数随着氧供应o的增加而增加，并且随着溶解氧do的增加而减小。关系(聚集参数)可以是比率关系可以是差、指数关系、三角关系或对数关系。为了有效转换，该方法可以包括当比率降至阈值k以下时从分批阶段转换到生产阶段。为了避免过早转换。该方法可以包括仅在比率先前已经超过阈值j，比率降至阈值k以下时，从分批阶段转换到生产阶段。为了避免过早转换，该方法可以包括仅在比率先前已经超过阈值j持续至少预定的时间段，比率降至阈值k以下时，从分批阶段转换到生产阶段。在观察到的工艺条件中可能会出现偶尔的尖峰，其并不是由基本的工艺变化(如碳源耗尽)引起的。这种偶尔的尖峰会导致控制器过早地转换阶段，导致生物过程的产率和有效性较低。任选地，该方法包括根据氧供应参数o和溶解氧do的相对值(即，根据氧供应参数o和溶解氧do的值的比较)从分批阶段转换到生产阶段，任选地其中氧供应参数o值和/或溶解氧do值按系数(factor)缩放。该过程可以是蛋白质表达过程。在生产阶段中表达的目标蛋白可以是任何蛋白质，例如由细菌或酵母宿主生产的任何蛋白质或通过重组蛋白技术可获得的任何蛋白质。在生产阶段表达的目标蛋白可以是重组蛋白。蛋白质的非限制性实例包括梭菌神经毒素(clostridium neurotoxins)，如天然肉毒杆菌神经毒素(botulinum neuroxin)或重组肉毒杆菌神经毒素或重组抗体或重组激素等。该方法可以包括控制一个或多个致动器。该方法可以包括从一个或多个传感器接收传感器数据。该方法可以包括：控制一个或多个致动器以提供分批阶段期间的第一组工艺条件；以及控制致动器以提供生产阶段期间的第二组工艺条件，其中第一组和第二组的工艺条件至少部分不同。从分批阶段转换到生产阶段可包括改变一个或多个工艺条件设定点。一个或多个工艺条件设定点可以包括以下的一个或多个：溶解氧设定点；和温度设定点。从分批阶段转换到生产阶段可以包括一个或多个：向生物反应器容器提供进料；并向生物反应器容器提供诱导剂。为了优化从分批阶段转换到生产阶段的工艺条件，可以包括在预定的时间段逐渐将一个或多个工艺条件设定点从分批阶段设定点变成生产阶段设定点。为了优化工艺条件，该方法还可以包括至少在搅拌的(子)范围内控制与搅拌速度成比例的氧供应速率和/或气体供应速率和和/或氧供应浓度。为了平稳的过程控制，该方法还可以包括根据溶解氧的变化速率来控制搅拌速度。溶解氧的变化速率可以根据第一溶解氧测量值、第二先前溶解氧测量值以及任选地第一和第二溶解氧测量值的测量时间之间的差来确定。为了平稳的过程控制，该方法还可以包括在预定的时间段从生产阶段逐渐转换到终止阶段。所述转换可包括以下的一个或多个：减少生物反应器容器的进料供应和/或氧供应；将一个或多个工艺条件从生产阶段设定点转换到终止设定点；并减少生物反应器容器中的搅拌。对于改进的工艺条件，所述转换可包括减少生物反应器容器的进料供应，并将温度从生产阶段设定点转换到终止设定点，其中所述温度以与进料供应减少的速率成比例的速率进行转换。对于改进的工艺条件，转换可包括首先减少生物反应器容器的进料供应，并将温度从生产阶段设定点转换到终止设定点，然后减少搅拌。溶解氧值do优选是测量的溶解氧值或取决于测量的溶解氧值的值。溶解氧值do可以从溶解氧传感器接收。该方法还可以包括根据溶解氧设定点和测量的溶解氧同时或几乎同时调整搅拌和氧供应。根据本公开的另一个方面，提供了一种计算机程序产品，其包括指令，被计算机执行时，所述指令使计算机控制生物反应器容器中的分批补料过程的操作，包括：确定氧供应参数o与溶解氧值do之间的关系，优选比率以及根据关系且优选比率从分批阶段转换到生产阶段。计算机程序产品可包括指令，被计算机执行时，所述指令使计算机根据前述任何方法控制生物反应器容器中的分批补料过程的操作。根据本公开的另一个方面，提供了一种适于控制生物反应器容器中的分批补料过程的操作的设备，该设备包括：装置，其用于确定氧供应参数o与溶解氧值do之间的关系，优选比率和控制输出，其适于根据所述关系以及优选地比率将所述过程从分批阶段转换到生产阶段。该设备还适于根据上述任何方法控制生物反应器容器中的分批补料过程的操作和/或包括适于根据上述任何方法控制生物反应器容器中的分批补料过程的操作的装置。该设备还可以包括生物反应器容器、一个或多个用于感测(sensing)生物反应器容器中的分批补料过程的工艺条件的传感器和适于影响生物反应器容器中的工艺条件。根据本公开的另一个方面，提供了一种控制生物反应器容器中生物过程操作的方法，包括根据溶解氧的变化速率调整搅拌。这能够更好地控制生物过程，具有实际工艺条件与期望的工艺条件的偏差较小。可以根据溶解氧设定点、第一溶解氧测量值、第二先前溶解氧测量值和任选地第一和第二溶解氧值的测量时间之间的差来调整搅拌。该方法还可以包括至少在搅拌的(子)范围内调整与搅拌成比例的氧供应。优选地，进一步根据容器的尺寸(例如容器的工作体积)以及任选地最大和/或最小允许搅拌速度来调整搅拌。这可以防止超调(overshooting)，特别是对于较大的容器。根据本公开的另一个方面，提供了一种计算机程序产品，其包括指令，由计算机执行时，所述指令使计算机控制生物反应器容器中的生物过程操作，包括根据溶解氧的变化速率调整搅拌。计算机程序产品可以包括指令，由计算机执行时，该指令使计算机根据前述任何方法控制生物反应器容器的操作。根据本公开的另一个方面，提供了一种适于控制生物反应器容器中的生物过程操作的设备，该设备包括：用于根据溶解氧的变化速率来调整搅拌的装置。该设备还可适于根据前述任何方法控制生物反应器容器中生物过程操作的装置和/或包括适于根据前述任何方法控制生物反应器容器中生物过程操作的装置。根据本公开的另一个方面，提供了一种控制生物反应器容器中生物过程操作的方法，包括根据当前ph值和先前ph值调整酸供应和/或碱供应。优选地，酸供应和/或碱供应被调整以随着测量的ph不在ph设定点期间的时间呈指数增加。这可以实现快速有效的ph控制，同时减少ph控制中的超调。根据本公开的另一个方面，提供了一种计算机程序产品，其包括指令，由计算机执行时，该指令使计算机控制生物反应器容器中生物过程操作，包括根据当前ph值和先前ph值调整酸供应和/或碱供应。优选地，酸供应和/或碱供应被调整以随着测量的ph不在ph设定点期间的时间呈指数增加。这可以实现快速有效的ph控制，同时减少ph控制中的超调。计算机程序产品可以包括指令，由计算机执行时，该指令使计算机根据前述任何方法控制生物反应器容器的操作。根据本公开的另一个方面，提供了一种适于控制生物反应器容器中生物过程操作的设备，该设备包括：用于根据当前ph值和先前ph值调整酸供应和/或碱供应的装置。优选地，酸供应和/或碱供应被调整以随着测量的ph不在ph设定点期间的时间呈指数增加。这可以实现快速有效的ph控制，同时减少ph控制中的超调。该设备还可适于根据前述任何方法控制生物反应器容器中生物过程操作的装置和/或包括适于根据前述任何方法控制生物反应器容器中生物过程操作的装置。根据本公开的另一个方面，提供了一种控制生物反应器容器中生物过程操作的方法，包括根据当前ph值、先前ph值和ph设定点调整酸供应和/或碱供应。优选地，酸供应和/或碱供应被调整以随着测量的ph不在ph设定点期间的时间呈指数增加。优选地，酸供应和/或碱供应被调整以随着测量的ph(梯度)趋向于远离ph设定点期间的时间呈指数增加(例如，如果测量的ph低于ph设定点，则测量的ph梯度为负(或零)期间的时间，或者如果测量的ph高于ph设定点时，则测量的ph梯度为正(或零)期间的时间)。换言之，当前ph值大于(或小于)先前ph值和ph设定点时，酸供应和/或碱供应优选地被调整以呈指数增加。这可以实现快速有效的ph控制，同时减少ph控制中的超调。优选地，酸供应和/或碱供应根据当前ph值和ph设定点之间的差而缩放。根据本公开的另一个方面，提供了一种计算机程序产品，其包括指令，由计算机执行时，所述指令使计算机控制生物反应器容器中生物过程操作，包括根据当前ph值、先前ph值和ph设定点调整酸供应和/或碱供应。计算机程序产品可以包括指令，由计算机执行时，该指令使计算机根据前述任何方法控制生物反应器容器的操作。根据本公开的另一个方面，提供了一种适于控制生物反应器容器中生物过程操作的设备，该设备包括：用于根据当前ph值、先前ph值和ph设定点来调整酸供应和/或碱供应的装置。该装置还可适于根据前述任何方法控制生物反应器容器中生物过程操作的装置和/或包括适于根据前述任何方法控制生物反应器容器中生物过程操作的装置。根据本公开的另一个方面，提供了一种控制生物反应器容器中生物过程操作的方法，包括根据溶解氧设定点和测量的溶解氧同时或几乎同时调整搅拌和氧供应。氧供应可以至少在搅拌的(子)范围内与搅拌成比例。调整氧供应可包括调整气体供应的体积流速。调整氧供应可包括调整气体供应的氧气浓度。优选地，最小氧供应对应于最小搅拌，而最大氧供应对应最大搅拌。优选地，搅拌从最小搅拌增加时，和氧供应从最小氧供应增加，优选同时或接近同时增加。优选地，氧供应在搅拌达到最大搅拌之前达到最大氧供应；更优选地，其中氧供应达到最大氧供应时，搅拌在最大搅拌的75％至85％之间，更优选为约80％。已经观察到，这可以使得能够更精确地控制生物反应器容器中的溶解氧，特别是在生物过程的分批阶段的后期，因为只有一个参数(即搅拌)在改变，从而消除了氧供应和搅拌(增加)之间的任何相互作用，这又可允许避免超过溶解氧设定点的超调。此外，已经观察到，这可以允许避免或至少降低溢出(spills)的概率，因为氧供应(特别是气体供应速率)变化不大，并且在分批阶段的后期阶段固定。优选地，在(或接近)生物过程的分批阶段结束时达到最大氧供应和/或最大搅拌。优选地，在氧供应达到最大氧供应后，搅拌进一步增加，更优选地达到最大搅拌，同时氧供应保持在最大氧供应。根据本公开的另一个方面，提供了一种计算机程序产品，其包括指令，由计算机执行时，该指令使计算机控制生物反应器容器中生物过程操作，包括根据溶解氧设定点和测量的溶解氧来调整搅拌和氧供应。计算机程序产品可以包括指令，由计算机执行时，该指令使计算机根据前述任何方法控制生物反应器容器的操作。根据本公开的另一个方面，提供了一种适于控制生物反应器容器中生物过程操作的设备，该设备包括：用于根据溶解氧设定点和测量的溶解氧来调整搅拌和氧供应的装置。该设备还可适于根据前述任何方法控制生物反应器容器中生物过程操作的装置和/或包括适于根据前述任何方法控制生物反应器容器中生物过程操作的装置。任选地，该方法生成输出。任选地，该方法呈现输出。优选地，该方法在显示器上呈现输或向显示器呈现输出。任选地，该方法还包括产生输出。任选地，该方法还包括呈现输出。任选地，该方法还包括在显示器上呈现输出或向显示器呈现输出。任选地，该方法是计算机实施的。可以理解，可以至少部分地使用计算机程序代码来实施这些方法。根据本公开的另一个方面，因此提供了一种计算机软件或计算机程序代码，其适于在由计算机处理装置处理时执行上述这些方法。计算机软件或计算机程序代码可以由计算机可读介质携带，且特别是非暂时性计算机可读介质，即计算机代码可以永久存储在其上或直到其被覆盖的介质。该介质可以是物理存储介质，如只读存储器(rom)芯片。或者，它可以是磁盘，如数字视频盘(dvd-rom)，或非易失性存储卡，例如闪存驱动器或迷你/微型安全数字(sd)卡。它也可以是诸如通过电线的电子信号的信号、诸如通过移动电信网络、地面广播网络或经由卫星等的光信号或无线电信号。本公开还扩展到运行软件或代码的处理器，例如被配置为执行上述方法的计算机。此外，在硬件中实施的特征可以在软件中实施，反之亦然。本文对软件和硬件特征的任何引用都应据此进行解释。本文所述的任何装置或设备特征也可提供为方法特征，反之亦然。如本文所使用的，装置加功能特征可以根据它们的相应结构(如适当编程的处理器和相关联的存储器)来替代地表述。本公开还提供了一种计算机程序和计算机程序产品，其包括软件代码，在数据处理设备上执行时，该软件代码适于执行本文所述的任何方法，包括它们的任何或所有组成步骤。本公开还提供了一种计算机程序和计算机程序产品，其包括软件代码，在数据处理设备上执行时，该软件代码包括本文所述的任何设备特征。本公开还提供了一种计算机程序和计算机程序产品，其具有支持计算机程序执行本文所述的任一种方法和/或体现本文所述的任一个装置特征的操作系统。本公开还提供了一种计算机可读介质，其上存储有上述计算机程序。本公开还提供了一种携带上述计算机程序的信号以及传输这种信号的方法。上述每个方面可以包括关于上述其他方面提及的任何一个或多个特征。在本说明书中，除非另有说明，否则“或”一词可在排他性或包容性意义上解释。本公开扩展到基本上如本文所述和/或如附图所示的方法和/或装置。本公开扩展到本文描述和/或说明的任何新的方面或特征。此外，设备方面可以应用于方法方面，反之亦然。此外，一个方面中的任何、一些和/或所有特征可以以任何适当的组合应用于任何其他方面中的任意、一些和/或所有特征。还应当理解，可以独立地实现和/或提供和/或使用在本发明的任何方面中描述和定义的各种特征的特定组合。如本文所使用的，装置加功能特征可以根据它们的相应结构(如，适当编程的处理器和相关联的存储器)来替代地表示。“装置”、“设备”、“处理器”、“通信接口”等词的使用旨在表示概括的而非特定的。虽然本公开的这些特征可以使用诸如计算机或中央处理单元(cpu)之类的单个组件来实现，但是它们同样可以使用其他合适的组件或组件的组合来实现。例如，它们可以使用一个或多个硬接线电路(例如集成电路)、使用嵌入式软件和/或包括功能、api接口或sdk的软件模块来实现。此外，它们可能不仅仅是单个组件。应注意的是，本文件中使用的术语“包含”是指“至少部分包含”。因此，在解释本文件中包含术语“包含的”的陈述时，也可能存在除该术语或由该术语开头的特征以外的特征。相关术语如“包含(comprise)”和“包括(comprises)”应以相同的方式进行解释。如本文所用的，名词后的“(s)”表示着名词的复数和/或单数形式。如本文所用，术语“生物反应器”优选地意指支持生物活性环境的系统，在其中化学过程由生物体或源自生物体的生物化学活性物质进行。这个过程可以是需氧的或厌氧的。如本文所用，术语“发酵”和“生物过程”优选同义地表示由生物体或源自生物体的生物化学活性物质进行的化学过程。这个过程可以是需氧的或厌氧的。如本文所用，术语“溶解氧(do)”优选地表示溶解在液体中的氧的量，优选地表示液体中的溶解氧浓度。优选地，溶解氧(do)被量化为溶液中溶解氧(do)的浓度与溶液中氧的饱和浓度的比率，例如以百分比表示。校准饱和浓度可特定于特定的生物过程，其特征在于特定的温度、压力和溶液组成，并且本领域技术人员将能够针对特定的一组环境选择合适的校准。do校准程序优选在与预期进行发酵相同的条件下进行。例如，对于大肠杆菌，可在以下条件下校准do：37℃，ph7，使用特定的生长培养基，1vvm(体积/体积/分钟)通气和500rpm搅拌。现在参考附图仅通过示例的方式描述优选的实施例。附图简述图1是根据本公开示例的生物反应器系统的示意图；图2是构成生物反应器系统一部分的控制单元的示意图；图3是构成生物反应器系统一部分的发酵容器的示意图；图4是说明控制发酵容器操作的示例方法的流程图；图5是用于控制发酵容器中的工艺条件的示例控制系统的示意图；图6a是说明控制发酵容器中的工艺条件的示例方法的流程图；图6b是显示不同生物反应器容器的搅拌速率和通气的图；图7是说明发酵过程中示例阶段的流程图；图8是说明阶段之间转换的示例方法的流程图；图9是说明检测从分批阶段到生产阶段的转换的示例方法的流程图；图10是说明从分批阶段转换到生产阶段的示例方法的流程图；图11是说明从分批补料阶段转换到发酵结束阶段的示例方法的流程图；图12是显示了在由常规级联驱动do控制的生物过程的过程中的搅拌速率和测量的溶解氧；图13是显示了在由图5-11中所示的控制方法控制的生物过程的过程中搅拌速率和测量的溶解氧的图；图14a是显示了在由常规级联驱动的do控制的0.3l工作体积的容器中，在生物过程的过程中的搅拌速率、气体速率、测量的溶解氧和测量的温度的图；图14b是显示了在由常规级联驱动的do控制的0.3l工作体积的容器中，在生物过程的过程中的搅拌速率、测量的溶解氧和估计的耗氧速率的图；图15a是显示了在由图5-11中所示的控制方法控制的0.3l工作体积的容器中，在生物过程的过程中的搅拌速率、气体速率、测量的溶解氧和测量的温度的图；图15b是显示了在由图5-11中所示的控制方法控制的0.3l工作体积的容器中，在生物过程的过程中的搅拌速率、测量的溶解氧和估计的耗氧速率的图；图16a是显示了在由图5-11中所示的控制方法控制的0.3l工作体积的容器中，在生物过程的过程中的搅拌速率、气体速率、测量的溶解氧和测量的温度的图；图16b是显示了在由图5-11中所示的控制方法控制的0.3l工作体积的容器中，在生物过程的过程中的搅拌速率、测量的溶解氧和估计的耗氧速率的图；图17是显示了在由常规级联驱动的do控制和由图5-11中所示的控制方法控制的0.3l工作体积的容器中，在生物过程的过程中测量的溶解氧的图；图18是显示了在由图5-11中所示的控制方法控制的1l工作体积的容器中，在生物过程的过程中的搅拌速率、气体速率、测量的溶解氧和测量的温度的图；图19是显示了在由图5-11中所示的控制方法控制的3l工作体积的容器中，在生物过程的过程中的搅拌速率、气体速率、测量的溶解氧和测量的温度的图；图20是显示了在由图5-11中所示的控制方法控制的0.3l、1l和3l工作体积的容器中，在生物过程的过程中测量的溶解氧的图；图21是显示了在由常规级联驱动的do控制和由图5-11中所示的控制方法控制的0.3l工作体积的容器中，在生物过程的过程中测量的温度的图；和图22是显示了在由图5-11中所示的控制方法控制的0.3l工作体积的容器中，在生物过程的过程中测量的ph的图。优选实施例的详述对于许多生物反应器过程来说，保持生物反应器水性溶液中溶解氧(do)的特定水平对于生物体种群的最佳生长以及一旦种群建立后生物体种群的最优有效性是至关重要的。生物反应器中溶解氧的浓度遵循复杂的行为，因为溶解氧被可能正在增长的生物种群消耗。溶解氧供应到溶液的程度取决于影响氧从气泡输送到溶液中的许多因素。do行为可随温度、培养基组成、搅拌速率、顶部空间压力、通气速率、细胞生长、细胞质量、起泡和表面活性剂而显著变化。在许多生物反应器过程中，如分批生物过程或分批补料生物过程，微生物在不同的阶段生长，并且不同的过程设置适用于不同的阶段。在分批补料发酵过程中，分批阶段先于生产阶段(也称为表达阶段或分批补料阶段)。在分批阶段中，微生物在用于种群指数生长的分批方案下生长。一旦微生物种群生长到溶液中的营养限制(例如碳源，如葡萄糖)即将到来的程度，就进入生产阶段。在生产阶段期间，添加营养物以供给微生物，并进行所需的生物过程。在分批阶段期间，培养生物使得生物种群最大生长。在生产阶段期间，培养生物以实现所需生物过程的最大性能。尽管分批补料发酵过程可以产生高产量，并且特别有效，但从分批阶段到生产阶段的转换时间可能具有挑战性，且如果不能适当地调整过渡时间，可能会导致营养素的消耗(通常是碳源的消耗)，从而导致发酵过程的性能下降。在分批阶段，随着种群生长呈指数增加，氧需求增加，溶解氧被消耗，以及需要控制该过程以提供恒定水平的溶解氧。do控制的一个示例是使用搅拌、空气流和氧气流的级联：在这种级联的第一步中，增加搅拌速率以保持所需的do水平。一旦达到一定的(例如，最大允许的)搅拌速率，则实施级联的第二步，其中增加气流。一旦达到一定的(例如最大允许的)空气流，则实施级联的第三步，其中增加气流中的氧比例。在分批阶段中，种群在递增的氧消耗下生长一段时间时，碳源开始耗尽。随着碳源耗尽，氧摄取速率开始降低，最终导致do再次开始上升。随后的do峰值可以被检测到，以发出生产阶段开始的信号。导致do峰值的碳源耗竭也可能改变微生物代谢，并降低生物量峰值潜力，因此准确检测碳源耗竭的发生非常重要。虽然可以容易地观察到do峰值，但设定do控制器以将do保持在恒定水平，且因此有效的do控制器可以防止在碳源耗尽开始时立即检测到do升高，但仅当控制器不能足够快地响应变化的氧摄取速率时。准确检测碳源耗竭的开始是一项挑战。观察到，如果根据聚集参数而不是仅根据单独的感测的do值从分批阶段转换生产阶段控制，则可以改进生物反应器过程的控制。聚集参数取决于感测的do值和通气参数。通气参数是搅拌速率、气体供应速率和气体供应氧浓度中的至少一个。观察到感测的do值与通气参数之间的比率对于准确检测碳源耗竭的开始特别有效。聚集参数可以表示生物反应器过程的耗氧速率的估计，并且可以允许精确检测碳源耗竭的开始。硬件设置参考图1，根据一个示例，生物反应器系统100包括容器102和控制单元104。容器102可以容纳液体培养基，在其中培养生物体，如微生物细胞，并且它可以为微生物培养过程的进行提供环境。生物反应器系统100还包括与容器102相关联的一个或多个致动器106和一个或多个传感器108。致动器106影响容器102内的(过程)条件，而传感器108监测容器102内(相同和/或其他)条件。致动器106和传感器108可以是容器102的内置部件，或者它们可以是与容器102相关联的单独部件。来自传感器108的测量值被提供124作为控制单元104的输入。控制单元104处理传感器输入数据并向容器102提供122控制输出。控制输出影响一个或多个致动器106的操作，从而影响容器102内的条件，由此完成反馈回路。控制单元104对传感器输入数据的处理可包括将传感器读数与相应工艺条件的设定点(其可在发酵开始之前预先定义，或在整个发酵过程中确定/更新)进行比较，并确定所需的控制输出，以便将条件调整到(或更接近)设定点。以这种方式，可以实施控制系统，其中监测的容器条件保持在(或接近)设定点。监测条件不一定精确地保持在其设定点，而是在设定点周围的一定范围内-例如在设定点值的百分比内(例如在设定点值的±1％或±5％内)，或在设定点周围的数值范围内(例如，假设7.0ph设定点，ph值可保持在7.0±0.3内)。该范围在设定点周围可以是对称的(如所提供的示例中所示的)，或是非对称的。在本示例中，致动器106和传感器108以及控制单元104经由物理电连接连接，这允许它们如上所述地与122、124通信。或者，致动器106和传感器108以及控制单元104可以经由通过因特网建立的连接进行通信，在这种情况下，致动器106和传感器108以及控制单元104可以布置成与因特网通信，例如，经由有线以太网连接和接入点，和/或经由使用诸如全球移动通信系统(gsm)、通用移动电信系统(umts)或长期演进(lte)的适当通信标准的蜂窝无线电网络链路。致动器106和传感器108以及控制单元104还可以布置为经由另一短程无线通信连接(如连接、连接、ir无线连接、连接或某些其他类似连接)彼此通信(和/或与接入点通信)。控制单元104与致动器106和传感器108之间的任何上述可能的连接可以组合使用-例如，在主连接失败的情况下提供一个或多个备用连接；和/或共享/扩展发送的数据，例如以减少每个连接中使用的带宽。由传感器108测量并作为测量值提供给控制单元104的示例参数(或工艺条件)列于下表1中。用于获得参数测量的传感器108可以是任何常规传感器。例如，换能器(如ph电极)可用于测量ph，或红外(ir)或拉曼光谱可用于测量培养基中的一种或多种化合物(例如二氧化碳或甲烷)的浓度。表1中列出的一些参数可以间接测量，并基于其他测量参数的值确定-例如，可以使用搅拌速度与溶解氧浓度(do)过程值的比率来估计氧消耗。表1中列出的参数以及其他未列出的参数可以通过一系列方法测量，如光学化学、电化学、辐射、雷达、声学、视觉、粘度、应变、光谱、气相色谱和/或液相色谱、层析成像、热传导率和/或电导率等。传感器108可用于直接接触容器102中的液体培养基和/或顶空气体。传感器108可以布置在容器102的内部或外部。传感器108可以提供生物反应器的无接触感测。传感器108可以是实时传感器、延迟传感器(例如，需要从培养基中取出的样本的传感器)或其组合(例如，传感器是实时的子集，而延迟的子集)。在本示例中，控制系统主要依赖于实时(或接近实时)传感器，该传感器实时(或几乎实时)监测和提供工艺条件的测量，仅具有较小(例如小于1秒)延迟(滞后时间)。表1致动器106影响容器102内的(过程)条件。例如，致动器106可以通过加热系统(例如，热夹套)改变容器中的温度，向容器供应各种材料(例如，向液体培养基供应空气以提供氧，或调整液体培养基的ph的碱(或酸)溶液)，或用于改善容器内混合的动作(例如，通过由电机驱动的搅拌器)。这些和其他致动器示例列于下表2中。其他致动器可与容器102相关联，以影响(并因此能够控制)容器102中的任何其他工艺条件。表2参考下面的图3描述了一个示例生物反应器，其包括多个特定传感器，这些传感器测量表1中列出的参数的子集，并且包括表2中列出的致动器的子集。本领域技术人员将理解，在不脱离权利要求的范围的情况下，可以在生物反应器系统100中提供(测量表1中列出的参数和/或其他参数的)传感器或(表2中列出的和/或其他的)致动器的任何其他组合。参考图2，控制单元104是一种计算机设备，它包括中央处理单元(cpu)202、内存(memory)204、存储器(storage)206、传感器输入224和控制输出222，通过总线214彼此耦合。控制单元104还可以包括可移动存储器208和用户界面212，它们同样通过总线214彼此耦合并耦合到上述控制单元组件。如上所述，控制单元104处理传感器输入数据并向与容器102相关联的致动器106提供122控制输出。换言之，控制单元104基于由容器102处的传感器测量的工艺条件来确定容器102处致动器106的控制信号。控制模块250可以安装在控制单元104上以执行该任务。控制模块是一个软件应用程序，其负责处理来自传感器输入224的数据(以及可选地通过用户界面212输入的数据)，并用于确定用于控制容器102的致动器106的控制输出222。控制模块250具有也以计算机可执行代码的形式存储在内存204、存储器206和/或可移动存储器208中的相关指令。控制模块250的内部工作将在以下部分中进一步详细描述。控制模块250还可以可选地用于用户输入，用于控制容器102中的致动器106，特别是如果存在用户界面212。控制模块250可以包括用户界面(ui)模块，其提供由用户操作控制单元104的界面。控制模块250还可包括分析模块，其可用于对与生物反应器系统100相关的各种数据分析(例如，将124提供的工艺条件测量提供给控制单元104)。传感器输入224包括用于从通常在容器102中提供的传感器108接收工艺条件测量的装置，并且控制输出包括用于向通常在容器102中提供的致动器106提供控制信号的装置。在本示例中，这些装置是用于控制单元104与传感器108和致动器106之间的物理电连接的输入/输出端口(或插座或连接器)，如双绞线连接器、同轴电缆连接器或光纤连接器。本领域技术人员将理解，许多替代手段是可用的(包括无线手段)，并且可以在不脱离权利要求的范围的情况下使用。用户界面212包括输入/输出设备，在该示例中，其是显示器216、键盘218和鼠标220。在其他示例中，输入/输出设备包括触摸屏，如薄膜晶体管(tft)、液晶显示器(lcd)或有机发光二极管(oled)显示器或其他适当的显示器。用户界面被布置为在cpu 202的控制下向用户提供指示(例如，容器102中的当前工艺条件)，并且可选地从用户接收输入，并且经由通信总线214将这些输入传送到cpu 202。因此，用户界面212可以用于执行生物反应器系统100的控制的手动调整，例如，以便指定期望的设定点或控制参数，或者校准传感器或致动器，或者覆盖自动控制。这可以提供有用的故障安全机制，例如，如果某个测量的工艺条件(例如温度)落在限定范围之外，则允许手动覆盖自动控制。cpu 202是计算机处理器，例如微处理器。它被设置为执行计算机可执行代码形式的指令，包括存储在内存204、存储器206和/或可移动存储器208中的指令。由cpu 202执行的指令包括用于协调控制单元104的其他组件的操作的指令，如用于控制控制输出222以及控制单元104(如用户界面212和/或音频系统(未示出))的其他特征的指令。内存204存储由cpu 202使用的指令和其他信息。内存204是控制单元104的主存储器。它通常包括随机存取存储器(ram)和只读存储器(rom)。内存204布置成以计算机可执行代码的形式存储由cpu 202处理的指令。通常，在任何一个时间，内存204仅存储计算机可执行代码的选定元素，这些选定元素定义了在特定时间执行的控制单元104的操作所必需的指令。换言之，计算机可执行代码被暂时存储在内存204中，而某一特定过程由cpu 202处理。存储器206为控制单元104提供大容量存储器。在不同的实施中，存储器206是硬盘设备、闪存或某些其他类似固态存储器设备或此类设备阵列形式的集成存储设备。存储器206存储定义由cpu 202处理的指令的计算机可执行代码。存储器206永久或半永久地存储计算机可执行代码，例如直到被覆盖。即，计算机可执行代码非瞬时地存储在存储器206中。通常，由存储器206存储的计算机可执行代码涉及对cpu 202的操作、各种输入和输出(例如，用户界面212、控制输出222、传感器输入224)以及其他安装的应用或软件模块(如，控制模块250)的基本指令。可移除存储器208为控制单元104提供辅助存储器。在不同的实施中，可移动存储208是用于可移动存储设备的存储介质，如光盘，例如数字多功能盘(dvd)、便携式闪存驱动器或一些其他类似的便携式固态存储设备，或此类设备的阵列。在其他示例中，可移动存储器208远离控制单元104，并且包括网络存储设备或基于云的存储设备。如所述的，控制系统经由基于控制单元的软件(控制模块250)来管理，该软件作为计算机程序产品来实施，其在不同阶段存储在内存204、存储器206和/或可移除存储器208中。计算机程序产品的存储是非暂时性的，除非包括在计算机程序产品中的指令正由cpu202执行，在这种情况下，指令有时临时存储在cpu 202或内存204中。还应注意，可移除存储器208可从控制单元104移除，使得计算机程序产品可不时地与控制单元104保持分开。在替代示例中，控制单元104还可以包括配置成建立与因特网的连接的因特网通信模块。因特网通信模块通常可以包括将总线214耦合到以太网插座的以太网网络适配器。以太网插座可以耦合到网络。参考图3，显示了一个生物反应器示例。在本示例中，生物反应器是搅拌罐发酵容器328。发酵容器328容纳(液体)培养基308、传感器探针326和各种致动器(例如314、316、318、330、312)。发酵容器328是一次性使用的容器，但它也可以是可重复使用的容器。一次性使用容器的优点在于，它消除了使用后清洁容器的需要，且因此可以避免污垢，否则会降低发酵容器的整体效率。发酵容器328由聚苯乙烯和聚碳酸酯制成，其工作(内部)容积在50ml和50l之间，但合适的容器可以用多种不同的材料制造，并且具有许多不同的尺寸。例如，容器可以由聚合物或玻璃或钢(特别是不锈钢)形成，或者它可以由诸如聚合物混合物或组合、玻璃衬里钢或聚合物衬里玻璃的材料的组合形成。容器可以由一次性衬垫和刚性支撑件形成。容器尺寸可能从小于1l到大于10,000l不等。致动器包括：加热/冷却系统；搅拌系统；和氧供应系统。致动器可包括其他供应系统，如：进料供应、酸/碱供应和/或诱导剂供应。加热/冷却系统用于将发酵容器内容物保持在(或接近)期望温度(其可在整个发酵过程中变化)，以提高发酵过程的效率。加热/冷却系统可用于保持给定温度，尽管发酵容器328内的反应通常是放热或吸热的，并且搅拌系统通过搅拌液体介质产生热量。在本示例中，加热/冷却系统是热夹套318。热夹套可以在有或没有传热流体的情况下以一系列不同的方式加热或冷却。例如，可以使用经由入口320进入夹套318并经由出口322离开的传热流体来加热/冷却热护套，以增加或除去热量，或者使用基于珀耳帖效应的无热电液体冷却系统(未示出)(其中流过装置的dc电流将热量从一侧传递到另一侧)。基于传热流体的热夹套可以例如是：单个外部夹套-围绕发酵容器328的单个腔室夹套、半盘管夹套-附接到(例如焊接在周围)发酵容器328以形成半圆形流动通道的半管道，或包括多个较小夹套元件的恒定流量夹套，一次只能使用其中的一个子集来加热/冷却发酵容器。搅拌系统用于混合发酵容器328的内容物，以便将细胞保持在均匀条件下并且提高营养素和/或氧转运到所需的产物。搅拌系统允许混合，从而消除(或减少)发酵容器328中的梯度-例如浓度梯度(细胞、培养基、进料、诱导剂、氧)。在本示例中，搅拌系统包括驱动搅拌器轴304的电机(驱动单元)302和安装在搅拌器轴304上的一个或多个叶轮叶片306。叶轮叶片可以是任何设计，如rushton、桨式、船用或变桨式。任选地，搅拌器系统可进一步包括挡板(未示出)。挡板包括一个或多个固定叶片，其分解由旋转搅拌器引起的流动，从而改善发酵容器328内的混合和传质。对于需氧(和一些厌氧)发酵过程，必须向容器供氧。由于氧相对不溶于液体培养基308(通常主要由水组成)，因此氧常常连续地添加到发酵容器328中。在本示例中，氧供应系统向发酵容器328提供连续的氧供应。氧供应系统包括通过入口312供应空气(和/或净化氧)的通风机310。发酵容器可以进一步包括进料供应314、酸/碱供应316和诱导剂供应330，其布置成将材料供应到发酵容器328中。在本示例中，酸/碱供应是碱供应并且供应碱溶液以调整培养基308的ph。替换地或另外地，酸/碱供应可以供应酸溶液。进料供应供给发酵容器328中正经历发酵过程的生物体或细胞需要的营养素。在本示例中，进料供应供给碳源-例如，甘蔗汁、葡萄糖、蔗糖、甘油，或任何其他合适的碳源(候选选项很大程度上取决于输出产物)。诱导剂供应供给诱导剂/催化剂以提高和/或促进生产阶段的化学和/或生物过程。例如，诱导剂可以改善和/或促进转录和基因表达的发生，使得可以在发酵过程的生产阶段中更有效地产生目标蛋白。这些供应通常供应液体形式的材料(例如，水性溶液)，并且可以包括泵，如致动器，例如，蠕动泵的形式。在所示示例中，酸/碱供应包括碱泵(以下称为b泵)，进料供应包括进料泵(以下称为a泵)，并且诱导剂供应包括诱导剂泵(以下称为c泵)。各种传感器326监测并测量发酵容器328内的工艺条件和/或与发酵容器102相关的条件，并经由电连接324将测量提供给控制单元104。所示示例中的传感器326包括：温度传感器、ph传感器、搅拌速度传感器、一个或多个气体流速传感器(例如，测量供应到发酵容器328的空气的流速-例如，在入口312处的流速)、溶解氧浓度(do)传感器、氧浓度传感器(用于测量空气供应中的氧浓度)，以及任选地一个或多个流速(例如泵速)传感器，其测量供应至(例如泵入)发酵容器328的材料(例如通过如上所述的致动器泵由进料供应314、酸/碱供应316和诱导剂供应330供应的材料)的每单位时间体积。传感器326还可以包括工作容积传感器，其测量发酵容器中的工作容积(例如通过测量发酵容器328中的液体培养基308的液位)。通常，用于生物反应器的容器102可以包括比上述更多的附加特征，或者实际上更少的特征。可能的附加特征包括：其他入口或出口(例如泵)-例如，排放物或排气/废气的出口；其他供应，如消泡剂供应；和/或参考以上表1和表2所述的其他传感器或致动器。本公开可以使用多种现成的生物反应器系统来实施，该系统使用高压釜容器或一次性容器，如(0.3f、1f或3f)一次性容器的eppendor夫微型生物反应器系统，和/或使用一次性容器的120/320生物反应器。容器102、致动器106、传感器108和控制单元104可以包括这种传统已知的生物反应器系统的任何特征。容器102、致动器106、传感器108和控制单元104可以不同程度地集成在一起。还应认识到，本领域技术人员将知道许多替代的生物反应器系统设计，任何这样的替代生物反应器可以用于实施以下描述的方法。在可替换的示例中，提供了多个发酵容器用于(和/或连接)控制单元。在再一个替换示例中，多个控制单元连接每个发酵容器。例如，每个控制单元可以负责控制发酵容器内的一个工艺条件(例如，ph)；或，多个控制单元可以各自进行确定发酵容器的控制信号所需的工艺子集-例如，一个控制单元可以预先处理输入传感器数据，而另一个控制单元可以随后确定控制信号。控制模块控制模块250负责处理来自传感器输入224的数据(和任选经由用户界面212的数据输入)，并确定用于控制发酵容器102中的致动器的控制输出/信号222。特别地，控制模块250可用于实施发酵容器中的工艺条件的自动控制-在发酵过程的给定阶段(例如分批阶段)内和/或跨过多个发酵阶段和/或在多个发酵阶段之间。特别地，控制模块250负责控制分批阶段和生产阶段之间的转换。在本示例中，控制模块250的主要功能是：●将受控变量(待控制的工艺条件)保持在(或接近)各自的设定点。示例受控变量包括发酵容器102内的ph、温度和/或溶解氧浓度(do)。●确定(最好是当前)发酵阶段-特别是检测从分批阶段到生产阶段的转换。值得注意的是，受控变量设定点可取决于所确定的发酵阶段。●管理发酵阶段之间的转换(特别是分批阶段和生产阶段之间的转换)。这可以包括向发酵容器328供应材料(例如进料和/或诱导剂)；和/或在不同发酵阶段中受控变量设定点之间实现逐渐(例如交错、线性或其他)变化。参考图4，显示了控制发酵容器102的操作的示例方法400。首先，将控制系统初始化402。这个步骤可以包括设置恒定变量的参数，如：发酵容器102的尺寸、发酵容器中致动器的特性(例如，最小/最大供应(泵)速度、最小/最大搅拌(搅拌)速度、最大/最小气体(例如，空气)流速等)；与发酵过程相关的变量(例如，起始阶段、阶段持续时间或起始工艺条件设定点)；进料和/或诱导剂性质等)；和/或控制系统相关变量(例如采样时间(周期之间的间隔)，其定义了方法400的步骤404-408的重复频率)。接下来，为待控制的工艺条件(换言之，为受控变量)设置设定点404。优选在方法400的每个周期重新设置设定点，因为设定点可能取决于发酵阶段。在本示例中，控制的工艺条件-即，为相应的致动器确定控制信号的工艺条件，以便工艺条件保持在(或接近)其设定点-至少是溶解氧浓度(do)、ph和温度。优选地，工艺条件是指发酵容器328内的工艺条件。随后，基于传感器输入数据424(其可以被预处理)和在步骤404设置的设定点，控制模块250确定406用于发酵容器致动器的控制信号，并输出控制输出数据422，其如上所述被发送到发酵容器致动器。控制信号的确定还可以基于发酵阶段-例如，基于发酵阶段而不是基于工艺条件设定点，或者基于发酵阶段加上工艺条件设定点，控制一些致动器(例如，诱导剂供应)。步骤406在以下各节中进一步详细描述。接下来，控制模块250确定408发酵阶段。优选地，该测定对应于目前(当前)循环中的发酵阶段。如上所述，分别在步骤404和406中确定的设定点和/或控制信号可取决于发酵阶段。发酵阶段的更多详细内容以及如何确定发酵阶段在以下部分中提供。优选，方法400实时(或接近实时)进行，使得控制模块250可以快速地反应以改变发酵容器102中的工艺条件。优选地，循环之间的时间间隔在500ms和1分钟之间，更优选地为10秒。过短的间隔可能会导致“过度控制”，因为在控制信号有时间影响受控变量前，控制信号可能会被不必要地修改；而过长的间隔可能在系统中引入过大的滞后，导致其对发酵容器328内的变化条件反应缓慢(例如，延迟地检测到阶段之间的转换或根本未检测到)。选择上述范围是为了平衡这种权衡。应当认识到步骤404-408的顺序可以以任何组合互换。如图4所示，基于当前循环中设置的设定点404以及任选地在前一循环中确定的发酵阶段408来确定406控制信号；然而，控制信号可以基于在先前(或当前)循环中设置的设定点以及任选地基于在当前(或先前)循环中确定的发酵阶段来设置。还应当认识到步骤402-408之间的区别是任意的，并且为了清楚起见仅将其包括在内。事实上，这些步骤中的动作可以分为更多(因此，步骤402-408中的每一个可以被认为是其自身的方法)或更少的步骤。工艺条件控制系统为了将受控变量保持在(或接近)它们各自的设定点，控制模块250实施一个或多个控制回路(或控制器)。控制回路可以包括单输入单输出(siso)控制回路；和/或多输入多输出(mimo)控制回路。控制器可以是非自适应的(non-adaptive)(使用固定的设定点)，或者是自适应(adaptive)的(由此控制器基于工艺条件调整设定点，在这种情况下，它可以基于发酵过程的数学模型，或者是无模型的自适应控制器(使用动态反馈系统而不是模型)。此外，每个控制器可以以确定性的方式(例如，基于系统的给定模型和/或输入和输出之间的交互作用)或以经验方式(例如，基于观察到的工艺条件迭代地修改控制信号，直到受控变量处于其设定点)来确定致动器的控制信号。参考图5和6a，显示了方法406的示例实施600和示例控制系统500。图5和6a对应于具有单个受控变量和一个或多个输出(控制信号512)的单个输入控制器504。优选地，如图6a所示，周期性地(以周期为单位)重复方法600。图5包括多个与参考图1至图4描述的特征相同的特征，并使用相应的参考数字来表示这些特征。参考图5，显示了用于控制容器102中的工艺条件的示例控制系统。控制系统500基于传感器108对受控变量的值514的测量来确定受控变量设定点508和测量的受控变量值516之间的差(或误差)510。该误差510然后作为输入传递到控制单元104内的控制器，其实施控制器功能并确定致动器106的致动器/控制信号512。致动器106影响容器102中的受控变量，以使其与设定点508一致。使用ph作为示例受控变量，设定点508可以表示期望的ph(通常为7.0)，致动器可以是酸/碱供应316，且传感器326可以是ph电极。图6a说明了控制容器中的工艺条件的示例方法。控制模块250首先确定602测量的受控变量值514和设定点508之间的误差510。如果误差510低于预定义阈值-例如，它为零或在设定点周围的定义范围内(例如，在设定点值的±1％或5％内；或大于/小于零)，则方法600终止，并且控制信号保持在其先前值(例如，如前一循环中确定的)。然后，从步骤602开始，方法600在下一个循环中重复。如果误差510超过预定义阈值，则控制模块250基于控制器功能确定受控信号512。用于控制ph和do(用于ph和do控制变量)的示例控制器功能在下面进一步详细描述。控制模块250然后可以存储608受控变量和/或控制信号值，使得它们可以用作下一个循环中步骤604的输入。然后，从步骤602开始，方法600在下一个循环中重复。调整控制信号以控制给定工艺条件的频率可随条件而变化。例如，与温度相比，ph和do的控制信号的调整频率可以更低。示例ph控制器功能在本示例中，使用酸/碱供应316(例如b泵)控制发酵容器328内的ph，该供应316用作参照图5和6a描述的致动器。碱供应(其供应酸性和/或碱性溶液，目的是增加或降低ph)的流速(或泵速)可以以经验方式确定，由此根据在一个(优选当前)循环中测量的ph(ph1)、设定点ph(phsp)和先前(优选前一个)循环中测量的ph(ph0)来设置流速。更详细地，用于确定酸/碱(在这种情况下，仅碱)供应流速的算法可以如下：前一个循环的负载值：计算器ph(计算满足条件(ph1/ph0)≤1的连续循环次数)；ph0如果ph1<phsp○如果(ph1/ph0)≤1■增量计算器ph■设定b泵速度为其中k和c是选择的任意常数，使得泵速可以以这样的方式逐渐增加：在几个循环内达到设定点，同时避免超过设定点。k可以与最大b泵速度成比例。示例k和c值可以分别为0.35*(最大b泵速度)和1.025。○其他■重设计算器ph(设定计算器ph为零)■维持之前的b泵速度○储存ph1和计算器ph用于将来的循环(例如，ph1可以用作ph0)。(这个步骤独立于如果/其他条件(ph1/ph0)≤1)其他-关闭b泵(将b泵速度设置为零)；并重设计算器ph。参考碱供应(仅供应碱性溶液)描述了上述示例算法，该碱供应可能与发酵过程相关，其中液体培养基308的ph在没有酸/碱供应的情况下降低。本领域技术人员将理解，该描述可以容易地扩展到酸供应(仅供应酸性溶液)或酸/碱供应(供应酸性和碱性两种溶液)。示例do控制器功能在本示例中，使用搅拌系统和/或氧供应系统控制发酵容器328内的do水平，搅拌系统和/或氧供应系统用作参照图5和6a所述的致动器。搅拌系统的搅拌速度(n)，和/或氧浓度(例如，空气vs.o2富集)和/或氧供应系统的体积流速通过控制信号512来控制，以将do维持在(或接近)其设定点。如所述的，搅拌系统允许混合，这反过来又起到消除(或减少)发酵容器328中的梯度的作用-例如氧(以液体/溶解和/或气体形式)浓度的梯度。此外，搅拌分散氧气泡(例如由通气机310提供)并促进气泡通过气液(介质)界面的转移。因此，搅拌可以提高从气体到液体形式的氧转移速率(otr)。因此，增加搅拌通常可以提高do水平。氧供应系统同样可以影响otr-增加发酵容器328的氧供应增加氧可用性，这反过来可以增加otr和do水平/浓度。可通过基于先前(优选前一个)循环中的搅拌速度(n0)、do设定点(doset)、一个循环中的do值(do1)和优选先前(优选前一个)循环中的do值(do0)来调整一个(优选当前循环)中的搅拌速度(n1)来控制do水平。更详细地，用于以确定性方式设置n1的示例公式如以下等式(1)、(2a)和(2b)所示：其中τ表示一个循环和如上所述的先前循环之间的时间间隔(优选采样时间或循环之间的时间)，和其中是缩放因子，其表征相对混合功率(nmax-最大搅拌速度和vbr-生物反应器的工作体积)。等式(2a)考虑do的变化速率其大约为假设小的τ；等式(2b)通过表述(do1-do0)考虑变化的速率。等式(2a)还可以写成：与等式(1)相比，等式(2a)和(2b)根据前述do值减少或增加变化。这可能会产生衰减或预期效应，特别是在接近设定点时。do值最近变化得越快，控制或衰减效应就越大。通过这样的控制，可以减少设定点的波动，并且可以更平稳地控制do值，从而为生物过程提供更均匀的条件。与等式(2a)相比，等式(2b)考虑了给定容器的相对混合功率。缩放因子将搅拌变化缩放到容器的大小。特别是对于较大的容器，这可以防止超调。不同尺寸容器中的混合过程可以通过每体积的混合功率(w/l)来表征。递送的混合功率与搅拌器的体积物理尺寸有关，即功率～线性_尺寸3。较大的容器通常使用较大尺寸的搅拌器，并且通常显示出更有效的功率输送。例如，在3l生物反应器中以1200rpm的速度混合与在0.3l生物反应器内以2000rpm的速度进行混合相当。在另一个示例中，在0.3l生物反应器中将n0＝1000rpm增加20rpm预计对do的影响与在1l生物反应器中将n0＝800rpm增加3rpm类似。任选地，等式(2b)中的缩放因子可以替换为因此，基于等式(1)或等式(2a)或等式(2b)，用于确定搅拌系统搅拌速率/速度(n1)以将do在dosp的示例算法可以是：来自先前循环的负载值:do0如果(do1＞(i*dosp))或(do1<(j*dosp))；其中i和j是定义设定点周围do值理想范围的任意常数，例如i＝1.02；j＝0.98。○基于等式(2a)(或替换地基于等式(1)或等式(2b))确定n1控制信号○任选地，将控制信号设定为n1之前，控制器功能可以包括检查n1是否落入允许的范围内(例如，对于给定的搅拌系统和/或发酵容器和/或发酵过程，不低于最小允许值(nmin)且不高于最大允许值(nmax))。例如，搅拌速度(混合)可能存在上限，以防止培养基中可能导致细胞死亡的过度剪切力。○储存do1和n1值用于将来的循环(例如do1可以用作do0)。其他-将搅拌速度保持在来自先前循环的值：n1＝n0除了如上所述调整搅拌速度外，或者代替如上所述的调整搅拌速度，还可以通过调整发酵容器的氧供应来控制do水平。例如，氧供应(通气)(g)控制信号可以与如上所确定的n1成比例(或与n0成比例)，这两个性质通过g＝n1×a+b相关，其中a和b是适当的常数。常数a和b可取决于允许的最大和/或最小通气和/或搅拌值-例如通气(g)和搅拌(n1)之间的关系可为：其中gmax是进入发酵容器328的最大允许氧流速。在另一个示例中，通气g仅在搅拌范围的子范围内与搅拌控制信号n1成比例。除搅拌控制信号n1外，或者代替搅拌控制信号n1，也可以施加通气g控制信号-对于后者，可以如上所述确定n1，但从未施加控制信号(而是将搅拌保持在n0-即恒定值n)，并且在如上所述基于n1确定后，通气g可以作为控制信号施加。根据搅拌控制信号n1(其又取决于do)调整通气g的示例在下面所示的等式(3a)和(3b)中提供。与等式(3a)相比，在达到最大搅拌nmax前等式(3b)具有达到最大通气gmax的效果，而不是在达到最大搅拌nmax的同时达到最大通气gmax。等式(3b)允许在达到nmax之前，通气在gmax维持恒定，而搅拌依然在搅拌范围的最后15-20％内增加。观察到在一些生物过程中，等式(3b)可以提供改进的do控制。图6b提供了一个示例，说明了根据等式(3b)对具有不同gmax、nmax和nmin的三个不同生物反应器容器在搅拌n下的通气g。在工作体积为1l的容器610(1l)中，气体从700rpm时的1vvm(每分钟每体积的体积)增加到1050rpm时的3vvm，然后在3vvm保持恒定，同时搅拌在1200rpm时增加到nmax。在工作容积为3l的容器612(3l)中，气体从650rpm时的1vvm增加到1100rpm时的2.5vvm，然后恒定在2.5vvm，同时在搅拌在1200rpm时增加到nmax。在工作容积为0.3l的容器614中，通气从950rpm的1vvm增加到1850rpm的3.3vm，然后在3.3vvm保持恒定，同时搅拌在2000rpm时增加到nmax。通气(g)控制信号可影响所供应空气中的氧浓度和/或空气供应的体积流速。优选地，为了便于操作，氧浓度保持恒定，并且调整的是体积流速。这可以简化氧供应，因为它可能只需要单个供应(例如泵)，而改变浓度可能需要多个供应(例如一个用于空气，一个用于更高氧含量的气体)。任选地，在将控制信号设置为g之前，控制器功能可以包括检查g是否落入允许范围内(例如，对于给定的氧供应系统和/或发酵容器和/或过程，不低于最小允许值(gmin)且不高于最大允许值(gmax))。例如，氧供应体积流速可能存在上限，因为过高的体积流速可能由于剪切力和/或过度发泡(这可能需要高浓度的消泡剂，这对于下游处理来说可能是不期望的)而导致细胞损坏/死亡。优选，通过搅拌控制信号(n)和氧供应控制信号(g)来控制do水平。这可能导致与仅用n或g相比更快/更多的响应控制，因为do与设定点的偏差将通过搅拌和氧供应两者来抵消。此外，控制g和n可以增加do设定点的操作范围，和/或特别是在高do设定点时减少剪切力(从而减少细胞损伤/死亡)。与仅控制搅拌或氧供应中的一个而另一个固定的情况相比，使用搅拌和氧供应两者可允许在较低do设定点(搅拌和氧供应均不低于其最小允许值)和较高do设定点(搅拌和氧供给均不高于其最大允许值)安全操作。类似地，仅通过控制搅拌或氧供应中的一个来实现高do设定点可能会导致过度的剪切力(例如，由过度的搅拌或过度的空气流速引起的剪切力)，从而导致细胞死亡，如果控制搅拌和氧供应两者，则情况可能并非如此。此外，使用搅拌控制信号(n)和氧供应控制信号(g)两者利用了一个控制信号的有效性与另一个值的密切相关性。例如，为了使大量氧供应的效果最大化，搅拌速度应优选处于足够高的值，以确保大量氧供应在整个液体培养基308中混合/扩散。另一方面，如果搅拌(并因此混合)受到限制，则增加氧供应可能对do水平几乎没有影响，同时可能导致破坏液体培养基308中细胞的剪切力。可以调整用于搅拌、通气和/或其他控制信号的任选上限和下限，以适应发酵容器的实际工作体积。例如，gmin可以设置为每分钟1l的最小气流。发酵阶段控制模块250确定408发酵阶段(和/或(检测)发酵阶段之间的转换)，其可能影响工艺条件设定点和/或致动器的控制信号。优选，这种确定在方法400的每个循环进行。更详细地，在控制模块250内定义多个(优选连续的)发酵阶段，并且控制模块250评估预定义的条件以确定发酵过程的阶段。控制模块250可以进一步确定与所确定的阶段相对应的致动器的控制信号。特别地，控制模块250检测发酵过程中从分批阶段到生产阶段的转换(例如，通过下面描述的方法900)。控制模块250还可以通过发酵容器102中的致动器的控制信号来实施分批阶段和生产阶段之间(参见例如方法1000)和/或生产阶段和发酵过程结束之间的转换(参见例如方法1100)，所述控制信号是直接设定的(例如，控制模块250可以打开/关闭进料供应)和/或间接设定的(例如(例如，控制模块250可以修改设定点(例如，温度)，并将其留给上述控制器功能来实现那些设定点)。设定点可能取决于发酵阶段的示例工艺条件包括do和温度。例如，分批阶段的温度设定点可以高于生产阶段的温度，以平衡诸如分批阶段期间的最佳细胞生长和/或随着温度升高氧在液体培养基中的溶解度降低等因素。在发酵阶段结束期间，温度设定点可能更低。类似地，在分批阶段期间do设定点可以大于生产阶段期间和/或在阶段之间的转换期间的，以便在分批阶段促进细胞生长，并保护在生产阶段中表达的氧化敏感蛋白。do设定点在发酵阶段结束期间可能仍然不同。参考图7，显示了控制模块250中定义的连续发酵阶段700的示例列表。阶段700包括分批阶段706(阶段2)和生产阶段716(阶段7)。阶段700可以包括在分批阶段706之前的多个其他阶段，如：“发酵开始”阶段702(阶段0)和/或“预/等待接种”阶段704(阶段1)。阶段700还可以包括分批阶段和转换阶段之间的阶段，这些阶段管理发酵过程从分批阶段向生产阶段的转换，如：“检测从分批阶段到生产阶段的转换”阶段706(阶段3)、“启动进料供应”阶段710(阶段4)、“从分批到生产阶段的转换温度”阶段712(阶段5)和/或“供应诱导剂”阶段714(阶段6)。最后，阶段700还可以包括生产阶段716之后的阶段，这些阶段控制发酵过程结束的转换，如：“从生产阶段转换到发酵结束”阶段718(阶段8)和/或“发酵结束”阶段720(阶段9)。参考图8，显示了在阶段700中的一个阶段(例如阶段x)和下一阶段(例如，阶段(x+1))之间转换的示例方法800。方法800间接地允许确定发酵阶段，且因此可以被认为是方法408的实施(注意，方法800还包括方法406的某些方面)。每个阶段(例如阶段x)可具有用于致动器的相关控制信号(或换言之，阶段特定的控制)，其允许控制发酵容器102中的整个发酵过程，而不仅仅是简单地确保工艺条件处于其设定点。方法800的第一步是实施802这种(阶段x)特定控制。例如，阶段710至720(或4至9)可包括实施阶段特定控制，如以给定速率供应进料或关闭其中一个供应(例如酸/碱供应)。以下各节提供了在阶段4至9中实施的阶段特定控制的更多详细内容。接下来，控制模块250确定804是否满足从阶段x转换到阶段(x+1)的条件。例如，控制模块250可以确定自阶段x开始以来的时间(阶段x持续时间)是否高于预定义阈值。下表3中显示了示例阶段转换条件。表3中所示的阶段条件示例是基于各种工艺条件和/或时间尺度的阈值。与阶段持续时间相关的阈值(第一阈值和第八阈值)通常在1到1000秒的范围内，且优选在10到300秒之间(下限取决于方法400的采样时间)。与供应材料的量(例如体积)相关的阈值(第五和第七阈值)可以通过对供应材料的速率(例如体积流速)进行积分(例如，以等于对照采样速率的采样速率进行数值计算)来实施，以获得供应至循环的材料总量，并将这与该阶段中供应的材料量(所需量)-阈值进行比较。或者，对于更简单的材料供应速率恒定的情况，可以将供应至循环的材料量确定为迄今为止的阶段持续时间(例如，自阶段开始以来的时间)与材料供应速率的乘积。阶段5和8主要涉及将温度(其可以是发酵容器328中的温度和/或温度设定点)从一个阶段(或一组阶段)中的起始设定点转换到另一阶段(或一组阶段)中的目标设定点。因此，第六和第八阈值可以取决于目标温度设定点(例如，与目标温度设定点成比例)。例如，如果生产阶段温度设定点(tsp,exp)低于分批阶段温度设定点，则从阶段5转换到阶段6的条件804可以是：t＜sp,exp+c，其中c是正常数。以下各节提供了阶段2 706和3 708之间以及阶段3 708和4 710之间的转换条件的更多详细内容，这些条件涉及检测从分批阶段到生产阶段的转换(和/或检测分批阶段的结束和/或生产阶段的开始)，以及与估计的耗消耗相关的阈值。如果符合/满足条件804，则对于下一个循环设置阶段806为(x+1)。如果不是，则阶段保持设置为x，并且在下一个循环重复方法800。表3应当理解，为了清楚起见，如上所述，阶段700被划分为阶段0-9。阶段700可以“滚动”成更少的阶段，或者实际上分裂成更多的阶段。例如，阶段0至3可以被滚动单个分批阶段；阶段4至6可以滚动成“从分批到生产的转换”阶段；和/或阶段8至9可以滚动成“从生产转换发酵结束”阶段。检测从分批阶段到生产阶段的转换控制模块250通过监测发酵容器328内估计的耗氧速率来检测从分批阶段到生产阶段的转换。氧是分批阶段期间细胞生长的关键底物，特别是对于需氧发酵过程。因此，在分批阶段期间细胞群(和/或密度)随时间增加时，这导致对氧的需求增加(和/或者氧消耗增加)。在分批阶段结束时，耗氧速率可能经常超过供应(例如超过最大允许搅拌和/或氧供应)，并导致do水平降低。然而，一旦最初提供的进料(例如碳源)耗尽，细胞群生长停止，且氧需求/消耗下降。因此，从分批阶段到生产阶段的转换可以通过检测高耗氧速率，然后检测(通常显著地)降低的耗氧速率来检测。参考图9，显示了检测分批阶段结束的示例方法900。方法900在实践中可以作为单独的/独立的功能来实施，和/或通过如上所述的阶段之间的转换来实现-例如，将阶段设置为阶段4 710时，可以检测到从分批阶段到生产阶段的转换(即，阶段2和随后的阶段3满足转换到下一阶段的条件804时)。在后一种情况下，阶段2可以包括步骤904至908，并且阶段3将包括步骤904以及步骤910至912。控制模块250首先确定904发酵容器328和/或发酵容器102中的耗氧(速率)(氧_消耗)的估计值。在本示例中，耗氧速率被估计为反映氧合致动器控制信号o(例如，搅拌速度和/或氧供应)的氧合参数o与do水平的比率氧合致动器控制信号o增加时，其作用是增加do水平。例如，耗氧速率可以估计为：●●●或●其中，在以上等式中，n是搅拌速度，而g是与氧供应有关的工艺条件(例如，供应气体的体积流速，或供应气体中的氧浓度，或这些值的组合)。这些示例等式中的n和/或g和/或do可以按比例缩放(be scaled)，使其是无量纲的(non-dimensional)-例如，n和g可以按其最大或最小允许值进行缩放，而do可以按其设定点进行缩放。虽然使用这样的比率来估计耗氧速率并不能提供耗氧速率的物理值，但它提供了一种相对的测量方法，其可以用来比较发酵过程中各个阶段的耗氧速率，特别是在发酵过程的分批阶段期间。例如，如果在点(1)，例如接近分批阶段开始时，do以相对低的搅拌速度n保持在其设定点，并且在点(2)，例如，接近分批阶段结束时，尽管搅拌速度很高(例如，最大允许搅拌速度)，但do水平仍低于该设定点，这给出了点(2)的耗氧速率大于点(1)的指示，因为在点(2)，预期会增加do水平的致动器动作(增加的搅拌速度n)没有这样做，因此表明了点(2)的氧以更高的速率消耗。代替使用如上详细描述的比率来估计耗氧速率，可以使用氧合参数o(例如搅拌速度和/或氧供应)和do水平之间的其他数学关系来估算与所述的比率类似的耗氧速率(适当地确定合适的阈值)。例如，差值(o-do)可以适当地提供耗氧速率的估算；其中一个参数的缩放可以有助于提供方便的聚集参数(例如，搅拌通常以数百和数千rpm计，而do以几十％计)。对数关系(例如logdo(o))或指数关系(例如，)可以类似地提供耗氧速率的估算。如上所述，其中do根据前述do值(例如以上的等式(2a)和(2b))进行控制的do控制可以具有抑制或预期效果(特别是接近设定点时；do值最近变化得越快，控制或抑制效果就越大)。检测以这种方式由常规方法控制的do中的尖峰(δdo高于阈值)可能是有问题的，因为控制被设计为抑制和防止尖峰；由于基础系统的原因，将会发生尖峰，但尖峰的检测不是用这种控制机制转换系统的最佳标记。do控制包括抑制/预期功能时，发现如上所述估算的耗氧速率在检测系统的转换中更有效。一旦估算904了耗氧速率，控制模块250将该估算的耗氧速率与(第三)阈值j进行比较908，该阈值对应于在(或接近)分批阶段结束时的(相对高的)耗氧速率。如果耗氧速率低于阈值(j)，这意味着分批阶段仍处于早期阶段，且尚未接近其峰值，方法900终止-在下一个循环再次从步骤902开始。如果耗氧高于阈值(j)，这意味着发酵过程处于(或接近)分批阶段的结束，并且控制模块250开始监测(优选地在下一个循环开始)估算的耗氧速率的下降，这将意味着碳源耗尽，并且开始生产阶段是合适的。控制模块250通过将估算的耗氧速率与(第四)阈值k进行比较910来进行这，阈值k对应于在(或接近)生产阶段开始时的(相对低的)耗氧速率。如果耗氧高于阈值(k)，这意味着微生物种群仍在增长，且碳源尚未耗尽，因此从分批阶段转换到生产阶段为时过早，方法900终止-在下一个周期再次从步骤902开始。如果耗氧量低于阈值(k)，这意味着由于碳源处于或接近耗尽状态，种群增长行为正在发生转换，因此从分批阶段开始向生产阶段转换是合适的。阈值j优选大于阈值k。此外，阈值j可以取决于阈值k，反之亦然。例如，阈值k可以与阈值j成比例(或按比例缩放)，例如j＝2k。这可以简化确定阈值j、k的过程，因为只需要确定阈值中的一个(例如，通过经验/实验)。.可选地，在步骤908，控制模块进一步检查第二估算的耗氧速率是否相对高，例如通过将等式(4)至(7)的第二分子(包括n和/或g，或其组合)与阈值(例如与最大允许搅拌速度成比例)进行比较，任选在给定的持续时间内(这可以进一步提高可靠性，因为它可以消除短期“异常值”)。上述阈值j、k和/或t以及表3中的阈值可以通过用多个阈值测试控制模块250并确定最佳阈值来根据经验确定-例如，在检测从分批阶段到生产阶段的转换时最可靠的阈值j、k和/或t。阈值可以取决于发酵过程(特别是取决于培养基和/或输出产物(例如目标蛋白)组成)和/或发酵容器102(例如最大/最小搅拌速度和/或氧供应(通气)，或发酵容器(工作)体积)和/或者控制单元104的性质。从分批阶段转换到生产阶段除了检测从分批阶段到生产阶段的转换(例如，通过上述方法900)外，控制模块250可以配置为通过确定和提供适当的致动器控制信号以退出分批阶段和/或初始化生产阶段来使阶段之间的转换/切换自动化。参考图10，显示了在分批阶段和生产阶段之间转换的示例方法1000。方法1000优选遵循方法900(例如，在检测到种群增长行为的转换912后的下一个周期中开始)。图10中的步骤可以作为图10所示的阶段4 710、5 712和6 714的一部分执行。因此，在进行下一阶段的步骤之前，每个阶段的步骤集合可以重复多次(和/或并行运行)。在检测到由于碳源耗尽导致的种群生长行为转换912后，首先，将进料(例如碳源)供应1002到发酵容器328，以避免培养基中的细胞饥饿，并为生产阶段提供最佳环境(例如目标蛋白表达的最佳环境)。步骤1002还导致给进料供应中的管道充注(去除可能存在于管道中的空气)，从而在稍后的生产阶段期间可以不中断进料供应。在步骤1002中供应的进料优选是进料喷射(feed shot)-在相对短的时间段内(例如以最大允许的进料供应速率)提供的相对大的量(以体积或重量或摩尔数测量)。优选地，进料被供应1002，直到预定量已经被供应到发酵容器328。一旦进料喷射被供应1002，进料速率调整1004至其生产阶段设定点(例如，由进料供应体积流速(l/h)定义)。进料速率优选保持在该水平直到生产阶段结束(例如，在整个阶段712、714和716中)。任选地，基于给定容器的进料泵的校准进一步调整(即校正)进料速率。例如，可以使用线性回归方法来校正进料速率。(例如，通过经验和/或使用计算(例如，机器学习)建模)来确定校正的进料速率和进料速率生产阶段设定点之间的关系(假设由直线表示-即y＝ax+b中的系数a和b)，其随后用于基于所需的进料速率生产阶段设定点来确定校正的进料速率。接着，温度从分批阶段设定点改变1006到生产阶段设定点(例如，通过改变温度设定点，然后通过加热/冷却系统控制器功能来实现)。优选，这种变化以相对无级的方式(没有温度的突然跳跃/变化)逐渐、相对缓慢地进行，以便提供更慢/更平滑的温度变化。例如，温度设定点可以根据分批和生产阶段设定点以及温度转换阶段的预定义持续时间以线性速率改变。这可以避免(或减少)在容器中加热/冷却系统的加热/冷却界面附近(例如，如果加热/冷却夹套用作加热/冷却系统，则在发酵容器328的表面附近的培养基中)产生热点/冷点(温度显著升高/降低的区域)。这种热点/冷点可能对目标蛋白表达有害和/或导致细胞损伤/死亡。如果温度转换太快，加热/冷却系统将需要将其加热/冷却元件设置为非常高/非常低的温度，从而在与加热/冷却部件相邻(或附近)的培养基中产生热点/冷点。最后，供应诱导剂1008以改善和/或促进生产阶段的化学和/或生物过程(例如转录和基因表达)。优选，与步骤1002供应的进料相似，诱导剂以“喷射”的形式供应1008-在相对短的时间段内(例如以最大允许的进料供应速率)供应相对大的量(以体积或重量或摩尔数测量)。优选地，供应诱导剂1008，直到已经向发酵容器328供应了预定量(例如体积)，此时停止/关闭诱导剂供应。任选地，调整材料供应速率(例如，氧供应速率、进料供应速率和/或诱导剂供应速率)以适应发酵容器的实际工作体积(工作体积是培养基(以及培养基内的材料，如气泡)所占总体积的分数，因此不考虑剩余的顶部空间体积)。例如，控制模块250可以具有预定义的目标进料供应速率(例如，以每小时每1l工作体积的进料克数测量)，进料_目标，并基于进料供应中的工作体积v和进料浓度c(例如，通过进料_供应速率＝(进料_目标*v)/c)确定与该目标相对应的进料供应速率，进料_供应_速率。优选，这种调整在供应材料(例如进料)的每个循环进行。该调整可以在阶段0 702至9 720任一个中的一个或多个中进行。从生产阶段转换到发酵结束控制模块250还可以配置成使从生产阶段到发酵阶段结束的转换自动化。例如，可以通过将生产阶段时间与预定义阈值(例如表3中的第八阈值)进行比较来检测生产阶段的结束。参考图11，显示了在生产阶段和发酵阶段结束之间转换的示例方法1100。方法1100优选遵循生产阶段7 716(例如，在满足阶段8 718的阶段转换条件804后的下一个循环中开始)。图11中的步骤可以作为图7所示的阶段8 718和9 720的一部分执行。因此，在进行下一阶段的步骤前，每个阶段的步骤集可以重复多次(和/或并行运行)。方法1100已被设计为进行从生产阶段工艺条件(例如旨在促进目标蛋白表达)到发酵过程结束时的条件(例如，旨在调整表达的目标蛋白)的平滑转换，同时减少/避免细胞死亡(例如，由于过度剪切力或饥饿)。作为第一步，减少氧供应1102。这种减少可以对应于氧供应中的氧浓度和/或氧供应的流速的减少。优选地，减少仅或主要是氧供应的流速，以限制培养基中的剪切力。在生产阶段后，发酵容器328中的耗氧通常显著减少，因此，为了节约资源并避免氧供应导致细胞死亡，可以减少氧供应。然而，耗氧通常不会降至零，因此氧供应优选减少至非零、相对低的值，该值足够高以避免/减少因饥饿导致的细胞死亡-例如约1vvm(每分钟1l空气通过1l培养基)。随后，温度从生产阶段设定点转换1104到通常较低的发酵结束设定点。例如，可以通过将温度设定点设置为发酵结束设定点并允许温度控制器功能在发酵容器328中实现该温度来转换1104温度。为了避免/减少最终细胞饥饿，进料优选与温度转换1104成比例地减少1106。例如，随着发酵容器328中的温度从其生产阶段设定点转换到其发酵结束设定点时，进料速率可以以相同的速率从其生产阶段值降至较低的值(优选为零)。步骤1104和1106优选并行运行和/或在多个循环上一个接一个地重复。接着，关闭材料供应系统(例如，进料和酸/碱供应)1108。任选地，在步骤1108前，可以与上述进料供应减少类似地来逐渐减少酸/碱供应。最后，搅拌(例如搅拌/搅拌速度)降低1110至相对低的水平，以减少由搅拌引起的剪切力，同时确保供应到发酵容器328的同样相对低量的氧的混合，以减少/避免饥饿。搅拌优选最后减少1110(如图11所示)，以在步骤1102至1108中修改工艺条件时减少/消除液体介质中的浓度梯度，例如减少do、温度、进料和/或酸/碱浓度梯度。示例生物过程：肉毒杆菌神经毒素虽然所描述的控制可应用于多种生物过程，但梭菌神经毒素(clostridialneurotoxins)现在被更详细地描述为可通过使用上述控制方法控制的生物过程生产的产品的实例。梭状芽胞杆菌属的细菌产生高效力和特异性的蛋白质毒素，其可毒害它们递送至的神经元和其他细胞。此类梭状芽胞杆菌毒素的实例包括由破伤风梭菌(c.tetani)(tent)和肉毒梭菌(c.botulinum)(bont)血清型a-g产生的神经毒素，以及由巴氏梭菌(c.baratii)和丁酸梭菌(c.butyricum)产生的神经毒素。梭菌神经毒素(例如，在自然界中)通过抑制外周神经系统，特别是神经肌肉连接处的胆碱能传递，导致肌肉麻痹，且因此可能致命。在自然界中，梭菌神经毒素被合成为一种单链多肽，通过蛋白水解裂解事件进行翻译后修饰，以形成通过二硫键连接在一起的两条多肽链。裂解发生在特定的裂解位点，通常称为激活位点，其位于提供链间二硫键的半胱氨酸残基之间。正是这种双链形式是毒素的活性形式。这两条链被称为重链(h链)(其分子量约为100kda)和轻链(l链)(其分子量约为50kda)。h链包含n-末端易位成分(hn结构域)和c-末端靶向成分(hc结构域)。切割位点位于l-链和hn结构域之间。梭菌神经毒素的作用模式依赖于五个不同的步骤：(1)hc结构域与其靶神经元的细胞膜结合，随后(2)结合的毒素通过内体内在化到细胞中，(3)l-链通过hn结构域易位通过内体膜并进入到胞质溶胶中，(4)通过提供非细胞毒性蛋白酶功能的l-链对胞内转运蛋白(称为snare蛋白)的蛋白水解裂解，以及(5)抑制靶细胞的细胞分泌。非细胞毒性蛋白酶通过蛋白质水解裂解称为snare蛋白的胞内转运蛋白(例如snap-25、vamp或syntaxin)发挥作用-参见gerald k(2002)"cell and molecularbiology”(第4版)john wiley&sons,inc。首字母缩略词snare源自术语可溶性nsf附着受体，其中nsf表示n-乙基马来酰亚胺敏感因子。snare蛋白是胞内囊泡融合的组成部分，从而通过囊泡运输从细胞分泌分子。蛋白酶功能是一种锌依赖性内肽酶活性，并对snare蛋白表现出高的底物特异性。因此，一旦递送到期望的靶细胞，非细胞毒性蛋白酶能够抑制靶细胞的细胞分泌。梭菌神经毒素的l-链蛋白酶是一种非细胞毒性蛋白酶，其切割snare蛋白。由于其独特的性质，梭菌神经毒素，如肉毒杆菌毒素(botulinum toxin)，已成功应用于广泛的治疗应用，特别是运动和自主神经疾病，以将例如过度活跃的神经末梢的活动恢复至正常水平。迄今为止，已经描述了至少七种抗原上不同的bont血清型，即bont/a、bont/b、bont/c、bont/d、bont/e、bont/f、bont/g(rossetto,o.等，"botulinumneurotoxins:genetic,structural and mechanistic insights."nature reviewsmicrobiology 12.8(2014):535-549)。尽管存在这种多样性，bont/a仍然是治疗中的首选血清型，有三种常用的商业制剂(和)，而市场上只有一种bont/b产品迄今为止，这些bont/a和bont/b产品是从梭状芽胞杆菌菌株中提纯的毒素，是目前监管机构批准用于人类的仅有的两种bont血清型，其应用范围包括痉挛、膀胱功能障碍或多汗(对于bont/a)(例如，参见：https://www.medicines.org.uk/emc/medicine/112,https://www.medicines.org.uk/emc/medicine/870，https://www.medicines.org.uk/emc/medicine/2162，其全部内容通过引用并入本文)与子宫颈肌张力障碍(对于bont/b)(参见例如，https://www.medicines.org.uk/emc/medicine/20568，其全部内容通过引用并入本文)。与通过杀死其天然靶细胞而起作用的细胞毒性蛋白酶(例如蓖麻毒素、白喉毒素、假单胞菌外毒素)不同，梭菌神经毒素是一种非细胞毒性蛋白酶，其通过短暂地使其天然目标细胞的细胞功能丧失而起作用。重要的是，非细胞毒性蛋白酶不会杀死其作用的天然目标细胞。除了梭菌神经毒素(例如肉毒杆菌神经毒素，以dysporttm、neurobloctm和botoxtm等名称上市)外，非细胞毒性蛋白酶的一些最著名的示例包括iga蛋白酶(参见，例如，wo99/032272)和厌氧蛋白酶(参见，例如，wo2011/022357)。本文中使用的术语“梭菌神经毒素”是指进入神经元并抑制神经递质释放的任何多肽。这一过程包括神经毒素与低或高亲和力受体的结合、神经毒素的内在化、神经毒素内肽酶部分转移到细胞质中以及神经毒素底物的酶改性。更具体地，术语“神经毒素”包括由梭状芽孢杆菌(梭菌神经毒素)产生的进入神经元并抑制神经递质释放的任何多肽，以及由重组技术或化学技术产生的此类多肽。优选，梭菌神经毒素是肉毒杆菌神经毒素(bont)。迄今为止，已经描述了至少七种抗原上不同的bont血清型，即bont/a、bont/b、bont/c、bont/d、bont/e、bont/f、bont/g(rossetto，o.等，"botulinum neurotoxins:genetic,structural and mechanistic insights."nature reviews microbiology 12.8(2014):535-549)。bont血清型a至g可根据特异性中和抗血清的灭活来区分，这种血清型分类与氨基酸水平上的百分比序列一致性相关。根据氨基酸百分比序列同一性，将给定血清型的bont蛋白进一步分为不同的亚型。bont/a神经毒素氨基酸序列的实例以seq id no:1(uniprot登录号p0dpi1)或seqid no:11(uniprott登录号p0dpi0)来提供。bont/b神经毒素氨基酸序列的实例以seq idno:2(uniprot登录号b1inp5)来提供。bont/c神经毒素氨基酸序列的实例以seq id no:3(uniprot登录号p18640)来提供。bont/d神经毒素氨基酸序列的实例以seq id no:4(uniprot登录号p19321)来提供。bont/e神经毒素氨基酸序列的实例以seq id no:5(ncbi参考序列，登录号wp_003372387)来提供。bont/f神经毒素氨基酸序列的实例以seq id no:6(uniprot登录号q57236)或以seq id no:9(uniprot/uniparc登录号upi0001de3dac)来提供。bont/g神经毒素氨基酸序列的实例以seq id no:7(登录号wp_039635782)来提供。bont/d-c神经毒素氨基酸序列的实例以seq id no:8(uniprot登录号c6kzt4)来提供。bont/x神经毒素氨基酸序列的实例以seq id no:10(uniprot登录号p0dpk1)来提供。本发明的梭菌神经毒素可使用重组技术来生产。因此，在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素是重组梭菌神经毒素。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素是包含一个或多个核酸或氨基酸突变的肉毒杆菌神经毒素。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素是嵌合肉毒杆菌神经毒素。在示例性生物过程中，重组大肠杆菌产生梭菌神经毒素。简言之，合成编码所需梭菌神经毒素的dna构建体，将其克隆到合适的载体中，然后转化到合适的大肠杆菌细胞株中进行过度表达。在如上所述的分批补料发酵生物过程中培养大肠杆菌，以过量表达所需的梭菌神经毒素。梭菌神经毒素可使用常规技术从大肠杆菌裂解物中纯化。这种生物过程可用于生产多种梭菌神经毒素。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素可以是选自seq id no:1至11的一种或多种。本发明的梭菌神经毒素可以是bont/a神经毒素。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素包含与seq id no:1或11的任一个具有至少70％序列同一性的多肽序列。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素可包含与seq id no:1或11的任一个具有至少80％、至少90％、至少95％、至少96％、至少97％、至少98％或至少99％序列同一性的多肽序列。优选地，本发明的梭菌神经毒素可包含(或更优选由其组成)seq id no:1或11的任一个所示的多肽序列。本发明的梭菌神经毒素可以是bont/b神经毒素。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素包含与seq id no:2具有至少70％序列同一性的多肽序列。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素可包含与seq id no:2具有至少80％、至少90％、至少95％、至少96％、至少97％、至少98％或至少99％序列同一性的多肽序列。优选地，本发明的梭菌神经毒素可包含(或更优选由其组成)seq id no:2中所示的多肽序列。本发明的梭菌神经毒素可以是bont/c神经毒素。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素包含与seq id no:3具有至少70％序列同一性的多肽序列。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素可包含与seq id no:3具有至少80％、至少90％、至少95％、至少96％、至少97％、至少98％或至少99％序列同一性的多肽序列。优选地，本发明的梭菌神经毒素可包含(或更优选由其组成)seq id no:3中所示的多肽序列。本发明的梭菌神经毒素可以是bont/d神经毒素。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素包含与seq id no:4具有至少70％序列同一性的多肽序列。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素可包含与seq id no:4具有至少80％、至少90％、至少95％、至少96％、至少97％、至少98％或至少99％序列同一性的多肽序列。优选地，本发明的梭菌神经毒素可包含(或更优选由其组成)seq id no:4中所示的多肽序列。本发明的梭菌神经毒素可以是bont/e神经毒素。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素包含与seq id no:5具有至少70％序列同一性的多肽序列。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素可包含与seq id no:5具有至少80％、至少90％、至少95％、至少96％、至少97％、至少98％或至少99％序列同一性的多肽序列。优选地，本发明的梭菌神经毒素可包含(或更优选由其组成)seq id no:5中所示的多肽序列。本发明的梭菌神经毒素可以是bont/f神经毒素。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素包含与seq id no:6或9的任一个具有至少70％序列同一性的多肽序列。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素可包含与seq id no:6或9的任一个具有至少80％、至少90％、至少95％、至少96％、至少97％、至少98％或至少99％序列同一性的多肽序列。优选地，本发明的梭菌神经毒素可包含(或更优选由其组成)seq id no:6或9的任一个所示的多肽序列。本发明的梭菌神经毒素可以是bont/g神经毒素。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素包含与seq id no:7具有至少70％序列同一性的多肽序列。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素可包含与seq id no:7具有至少80％、至少90％、至少95％、至少96％、至少97％、至少98％或至少99％序列同一性的多肽序列。优选地，本发明的梭菌神经毒素可包含(或更优选由其组成)seq id no:7中所示的多肽序列。本发明的梭菌神经毒素可以是bont/d-c神经毒素。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素包含与seq id no:8具有至少70％序列同一性的多肽序列。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素可包含与seq id no：8具有至少80％、至少90％、至少95％、至少96％、至少97％、至少98％或至少99％序列同一性的多肽序列。优选地，本发明的梭菌神经毒素可包含(或更优选由其组成)seq id no:8中所示的多肽序列。本发明的梭菌神经毒素可以是bont/x神经毒素。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素包含与seq id no:10具有至少70％序列同一性的多肽序列。在一个实施方案中，本发明的梭菌神经毒素可包含与seq id no:10具有至少80％、至少90％、至少95％、至少96％、至少97％、至少98％或至少99％序列同一性的多肽序列。优选地，本发明的梭菌神经毒素可包含(或更优选由其组成)seq id no:10中所示的多肽序列。序列同源性可以使用多种序列比对方法中的任一种来确定同一性百分比，包括但不限于全局方法、局部方法和杂交方法，如，例如，区段逼近方法。确定同一性百分比的方案是本领域技术人员范围内的常规程序。全局方法从分子的开始到结束比对序列，并通过将各个残基对的得分相加并通过施加空位罚分来确定最佳比对。非限制性方法包括例如clustal w，参见，例如julie d.thompson等，clustal w：improving the sensitivity of progressivemultiple sequence alignment through sequence weighting，position-specific gappenalties and weight matrix choice，22(22)nucleic acids research 4673-4680(1994)；和迭代精修，参见，例如osamu gotoh，significant improvement in accuracy ofmultiple protein.sequence alignments by iterative refinement as assessed byreference to structural alignments,264(4)j.moi.biol.823-838(1996)。局部方法通过鉴定由所有输入序列共享的一个或多个保守基序来比对序列。非限制性方法包括例如匹配框，参见，例如eric depiereux和ernest feytmans，match-box：a fundamentally newalgorithm for the simultaneous alignment of seumber protein sequences，8(5)cabios 501-509(1992)；gibbs取样，参见，例如c.e.lawrence等，detecting subtlesequence signals：a gibbs sampling strategy for multiple alignment，262(5131)science 208-214(1993)；align-m，参见，例如ivo van walle等，align-m-a newalgorithm for multiple alignment of highly divergent sequences，20(9)bioinformatics:1428-1435(2004)。因此，通过常规方法测定序列同一性百分比。参见，例如，altschul等，bull.math.bio.48:603-16，1986以及henikoff和henikoff，proc.natl.acad.sci.usa 89:10915-19，1992。简而言之，使用空位开放罚分10、空位延伸罚分1和如下所示的henikoff和henikoff(同上)的“blosum 62”评分矩阵(氨基酸由标准单字母代码表示)比对两个氨基酸序列以优化比对评分。两个或更多个核酸或氨基酸序列之间的“序列同一性百分比”是序列共有的相同位置的数目的函数。因此，％同一性可以计算为相同核苷酸/氨基酸的数目除以核苷酸/氨基酸的总数，乘以100。序列同一性％的计算还可以考虑空位的数量，以及需要引入以优化两个或更多个序列的比对的每个空位的长度。序列比较和两个或更多个序列之间的同一性百分比的确定可以使用本领域技术人员熟悉的特定数学算法(如blast)进行。用于确定序列同一性的比对评分a r n d c q e g h i l k m f p s t w y va 4r -1 5n -2 0 6d -2 -2 1 6c 0 -3 -3 -3 9q -1 1 0 0 -3 5e -1 0 0 2 -4 2 5g 0 -2 0 -1 -3 -2 -2 6h -2 0 1 -1 -3 0 0 -2 8i -1 -3 -3 -3 -1 -3 -3 -4 -3 4l -1 -2 -3 -4 -1 -2 -3 -4 -3 2 4k -1 2 0 -1 -3 1 1 -2 -1 -3 -2 5m -1 -1 -2 -3 -1 0 -2 -3 -2 1 2 -1 5f -2 -3 -3 -3 -2 -3 -3 -3 -1 0 0 -3 0 6p -1 -2 -2 -1 -3 -1 -1 -2 -2 -3 -3 -1 -2 -4 7s 1 -1 1 0 -1 0 0 0 -1 -2 -2 0 -1 -2 -1 4t 0 -1 0 -1 -1 -1 -1 -2 -2 -1 -1 -1 -1 -2 -1 1 5w -3 -3 -4 -4 -2 -2 -3 -2 -2 -3 -2 -3 -1 1 -4 -3 -2 11y -2 -2 -2 -3 -2 -1 -2 -3 2 -1 -1 -2 -1 3 -3 -2 -2 2 7v 0 -3 -3 -3 -1 -2 -2 -3 -3 3 1 -2 1 -1 -2 -2 0 -3 -1 4然后将同一性百分比计算为：基本上同源的多肽的特征在于具有一个或多个氨基酸取代、缺失或添加。这些变化优选具有较小的性质，即保守性氨基酸取代(参见下文)和不显著影响多肽的折叠或活性的其他取代；小的缺失，通常为1至约30个氨基酸；和小的氨基末端或羧基末端延伸，如氨基末端或羧基末端延伸，如氨基末端甲硫氨酸残基，多达约20-25个残基的小接头肽，或亲和标签。保守性氨基酸取代：碱性：精氨酸赖氨酸组氨酸酸性：谷氨酸天冬氨酸极性：谷氨酰胺天冬酰胺疏水性：亮氨酸异亮氨酸缬氨酸芳香族：苯丙氨酸色氨酸酪氨酸小的：甘氨酸丙氨酸丝氨酸苏氨酸甲硫氨酸除了20种标准氨基酸之外，非标准氨基酸(如4-羟基脯氨酸、6-n-甲基赖氨酸、2-氨基异丁酸、异缬氨酸和α-甲基丝氨酸)可以取代本发明多肽的氨基酸残基。有限数量的非保守性氨基酸、不由遗传密码编码的氨基酸和非天然氨基酸可以取代多肽氨基酸残基。本发明的多肽还可以包含非天然存在的氨基酸残基。非天然存在的氨基酸包括但不限于反式-3-甲基脯氨酸、2,4-亚甲基-脯氨酸、顺式-4-羟基脯氨酸、反式-4-羟基-脯氨酸、n-甲基甘氨酸、别苏氨酸、甲基-苏氨酸、羟基-乙基半胱氨酸、羟基乙基高半胱氨酸、硝基-谷氨酰胺、高谷氨酰胺、哌啶酸、叔亮氨酸、正缬氨酸、2-氮杂苯丙氨酸、3-氮杂苯丙氨酸、4-氮杂苯丙氨酸和4-氟苯丙氨酸。几种方法是本领域已知用于将非天然存在的氨基酸残基掺入蛋白质中。例如，可以采用体外系统，其中使用化学氨基酰化的抑制子trna抑制无义突变。用于合成氨基酸和氨酰化trna的方法是本领域已知的。含有无义突变的质粒的转录和翻译在包含大肠杆菌s30提取物和市售酶和其他试剂的无细胞系统中进行。通过色谱法纯化蛋白质。参见，例如，robertson等，j.am.chem.soc.113，2722，1991；ellman等，methods enzymol.202:301，1991；chung等，science 259：806-9,193；和chung等，proc.natl.acad.sci.usa 90:10145-9，1993)。在第二种方法中，通过显微注射突变的mrna和化学氨基酰化的抑制子trnas在非洲爪蟾卵母细胞中进行翻译(turcatti等，j.biol.chem.271:19991-8，1996)。在第三种方法中，在不存在待置换的天然氨基酸(例如苯丙氨酸)和存在所需的非天然存在的氨基酸(例如2-氮杂苯丙氨酸、3-氮杂苯丙氨酸、4-氮杂苯丙氨酸或4-氟苯丙氨酸)的情况下培养大肠杆菌细胞。将非天然存在的氨基酸掺入多肽中以代替其天然对应物。参见，koide等，biochem.33：7470-6，1994。天然存在的氨基酸残基可以通过体外化学修饰转化成非天然存在的种类。化学修饰可以与定点诱变组合以进一步扩大取代范围(wynn和richards，protein sci.2：395-403，1993)。有限数量的非保守性氨基酸、不由遗传密码编码的氨基酸、非天然存在的氨基酸和非天然氨基酸可以取代本发明多肽的氨基酸残基。本发明的多肽中的必需氨基酸可以根据本领域已知的程序鉴定，如定点诱变或丙氨酸扫描诱变(cunningham和wells，science 244：1081-5,1989)。生物相互作用的位点也可以通过结构的物理分析来确定，如通过诸如核磁共振、晶体学、电子衍射或光亲和标记的技术结合推定的接触位点氨基酸的突变来确定。参见，例如de vos等，science 255:306-12,1992；smith等，j.mol.biol.224:899-904，1992；wlodaver等，febs lett.309:59-64，1992。还可以从与本发明多肽的相关组分(例如，易位或蛋白酶组分)的同源性分析推断必需氨基酸的身份。可以使用已知的诱变和筛选方法进行和测试多个氨基酸取代，如reidhaar-olson和sauer(science 241:53-7，1988)或bowie和sauer(proc.natl.acad.sci.usa 86：2152-6，1989)公开的那些。简言之，这些作者公开了用于同时随机化多肽中的两个或更多个位置，选择功能性多肽，然后对诱变的多肽进行测序以确定每个位置处可允许的取代谱的方法。可以使用的其他方法包括噬菌体展示(例如，lowman等，biochem.30:10832-7，1991；ladner等，美国专利号5,223,409；huse，wipo公开wo 92/06204)和区域定向诱变(derbyshire等，gene 46：145，1986；ner等，dna 7：127，1988)。可以使用已知的诱变和筛选方法进行和测试多个氨基酸取代，如reidhaar-olson和sauer(science 241:53-7，1988)或bowie和sauer(proc.natl.acad.sci.usa 86:2152-6，1989)公开的那些。简言之，这些作者公开了用于同时随机化多肽中的两个或更多个位置，选择功能性多肽，然后对诱变的多肽进行测序以确定每个位置处可允许的取代谱的方法。可以使用的其他方法包括噬菌体展示(例如，lowman等，biochem.30:10832-7，1991；ladner等，美国专利号5,223,409；huse，wipo公开wo 92/06204)和区域定向诱变(derbyshire等，gene 46:145，1986；ner等，dna 7:127，1988)。除非另有定义，否则本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属领域的普通技术人员通常理解的含义相同的含义。singleton等，dictionary of microbiology andmolecular biology，第20版，john wiley and sons，new york(1994)和hale&marham，theharper collins dictionary of biology，harper perennial，ny(1991)为技术人员提供了本公开中使用的许多术语的通用词典。本公开不受本文公开的示例性方法和材料的限制，并且与本文描述的那些类似或等同的任何方法和材料可用于实践或测试本公开的实施方案。数值范围包括限定该范围的数字。除非另有说明，否则任何核酸序列以5′至3′方向从左到右书写；氨基酸序列分别以氨基至羧基方向从左至右书写。氨基酸在本文中使用氨基酸名称、三字母缩写或单字母缩写来提及。如本文使用的，术语“蛋白质”包括蛋白质、多肽和肽。如本文使用的，术语“氨基酸序列”与术语“多肽”和/或术语“蛋白质”同义。在一些情况下，术语“氨基酸序列”与术语“肽”同义。在一些情况下，术语“氨基酸序列”与术语“酶”同义。术语“蛋白质”和“多肽”在本文中可互换使用。在本公开和权利要求中，可以使用氨基酸残基的常规单字母和三字母代码。氨基酸的字母代码根据iupaciub生物化学命名联合委员会(jcbn)定义。还应当理解，由于遗传密码的简并性，多肽可以由多于一个核苷酸序列编码。实施例图12显示了通过常规级联驱动do控制控制的发酵过程中的搅拌速率和测量的溶解氧。图13显示了由图5-11所示的且如上所述的控制方法控制的相同生物过程的过程中的搅拌速率和测量的溶解氧。特别地，在图13所示的示例中，使用以上的等式(2a)控制取决于do的搅拌系统搅拌速率/速度(n)，并且使用以上的等式(4)使用搅拌速率(n)和测量的do之间的比率来估计耗氧速率。在图13所示的示例中，提供了相对稳定的do控制，具有较小的波动和与设定点的偏差。在此示例中，do设定点在分批阶段和生产阶段为30％，而测量的do值在大约25％至35％的范围内，因此do条件保持在30％+/-5％。相比之下，在图12所示的示例中，使用常规控制器，并且相同的do设定点为30％，测量的do值在约15％至45％的较大范围内，do条件保持在30％+/-15％。在图12所示的使用常规控制器的示例中，还观察到，在阶段转换之前，同时搅拌速率增加时，测量的do没有很好地保持在设定点水平，而是逐渐降至do设定点以下。相比之下，在图13所示的使用如上所述控制器的示例中，随着分批阶段的进行，测量的do保持在更接近设定点水平的水平，直到达到最大搅拌，并且只有在没有进一步的搅拌增加可用时，测量的do才开始持续降至设定点水平以下。此外，利用上述控制方法，在从分批阶段到生产阶段的转换中，提供了更平滑的过程控制。以下的表4和表5提供了转换区中绘制值的摘录。 时间 溶解氧(％) 搅拌速度(rpm) 9:46:22 2.7 1800 9:50:53 2.0 1800 9:52:53 2.0 1800 9:53:23 12.2 1800 9:53:53 30.2 1800 9:54:23 41.8 1800 9:54:53 53.9 1800 表4：图12的转换区中的绘制值的摘录，采用传统控制方法，其中do尖峰检测在例如6:00:00后开始，并且do值达到60％时视为发生。搅拌速度保持在约1800，直到约10:07:23，此时do值约为58％，已达到66.3％的峰值，并再次下降 时间 溶解氧(％) 搅拌速度(rpm) 11:46:24 2.7 1800 11:50:24 2.1 1800 11:53:54 1.8 1800 11:54:24 6.6 1800 11:54:54 29.3 1800 11:55:24 47.0 1687 11:55:54 57.0 1411 表5：使用本公开的控制方法，图13的转换区中的绘图值的摘录。利用本公开的控制方法，在溶解氧开始增加的几分钟内，相对较早地检测到碳源耗竭的开始以及阶段之间转换的最佳时间。图14a至图22显示了使用不同控制方法的多个示例的数据。在所有示出的示例中，氧供应浓度始终恒定，并且气体供应速率和搅拌速度变化。图14a和14b显示了由传统的级联驱动do控制控制的发酵过程中的搅拌速率、测量的溶解氧(do)、气体速率(通气，g)和测量的温度。出于演示目的，图14b进一步显示了估算的(氧)消耗(速率)(“o/do”；使用以上的等式(4)，使用搅拌速率(n)与测量的do之间的比率来确定)，这不是传统级联驱动do控制的一部分(其中使用do尖峰而不是估算的耗氧进行阶段转换)。图15a和15b以及16a和16b显示了在由图5-11所示的且如上所述的控制方法控制的相同生物过程的过程中的搅拌速率、测量的溶解氧、气体速率、测量的温度和估计的耗氧(“o/do”；使用以上的等式(4)，使用搅拌速率(n)与测量的do之间的比率来确定)。特别地，在图15a和15b所示的示例中，使用以上的等式(2a)控制取决于do的搅拌系统搅拌速率/速度(n)，而不使用容器缩放因子(第一控制方法)，并且在图16a和16b所示示例中，取决于do的搅拌系统搅拌速率/速度(n)使用以上的等式(2b)控制，包括容器缩放因子(第二控制方法)。图17显示了在相同发酵过程的过程中测量的溶解氧，所述过程由通过以下方法来控制：图14a和14b的传统级联驱动do控制；图15a和15b的第一控制方法；以及图16a和16b的控制方法(换言之，图17显示了图14a/b、15a/b和16a/b的重叠的测量的溶解氧图)。表6显示了图14a/b的级联控制器、图15a/b的第一控制方法和图16a/b的第二控制方法的测量的溶解氧(do)值的平均值和标准偏差。在表6中，平均值和标准偏差计算分为分批阶段之间、分批阶段到生产阶段之间的转换时间段和生产阶段。图14a至图17显示了与图12和图13相似的趋势。在图15a/b和16a/b所示的示例中(特别是图16a/b中所示的示例)，通过较小的波动或偏差实现了相对稳定的do控制。如表6所示，在分批阶段和生产阶段期间，图5-11所示并且如上所述的控制方法(第一和第二控制方法)导致平均do值更接近30％的设定点，并且标准偏差比传统的级联驱动控制器小。例如，第二控制方法在生产阶段保持稳定的do值接近30％的设定点，平均值为29.860％且标准偏差为1.256％。此外，与传统的级联驱动控制器相比，第一和第二控制方法能够在转换阶段期间实现do值的较小波动(如其在转换阶段中显著较小的标准偏差所示)。表6：使用不同控制方法的生物过程的不同阶段期间的平均do和标准偏差。比较图14b、15b和16b，可以看出，与级联驱动控制器相比，使用第一或第二控制方法时，do尖峰相当地不明显(可见)。因此，对于第一和第二控制方法(如上所述，其导致改善的do控制)，常规do尖峰检测可能不是用于(检测)阶段转换(开始)的实用(和/或准确方法)。相反，在图14b、15b和16b(即，对于所有三种控制方法)中都可以看到估计的耗氧的可见尖峰。因此，基于估计的消耗速率(o/do)的方法允许使用改进的do控制器(控制方法)而不损害阶段转换和/或检测阶段转换开始的准确性。与传统do尖峰检测相反，基于o/do的方法在使用第一和第二(电位导数(pd))控制器时特别有用。pd控制器可能导致do控制的抑制/预期效果，因此使用具有普通尖峰检测(例如do高于阈值)的pd控制器可能会导致不可接受的延迟。换言之，使用pd控制器(其实现更平滑的控制)可能仅是可行的，因为使用了另一种基于估计的耗氧(例如o/do)的阶段转换方法。表7显示了图14a和14b(常规级联驱动控制器)的值的摘录，显示了搅拌速率、测量的溶解氧和估计的耗氧(使用以上的等式(4)，使用搅拌速率(n)和测量的do之间的比率确定的)。图14a/b的常规级联控制器通过监测do并在do水平超过预定值时(在这种情况下为60％，根据表7)进行转换，从而在分批阶段和生产阶段之间转换。使用这种标准方法，常规级联控制器在10.548h的持续时间点开始转换。然而，碳源耗尽的开始事实上发生在该点之前，这可以通过如上所述监测估计的耗氧(o/do)来检测-这种方法将允许在10.423h的持续时间点(即，在基于do尖峰的方法之前7分30秒)进行转换。如上所述，实际阶段转换和最佳阶段转换之间的任何延迟都可能导致同时对生物反应器的不适当/次优控制(例如，使用了不正确的工艺条件设定点)。因此，使用上述基于估计的耗氧的方法检测转换(转变)可允许更准确地检测碳源耗尽的开始，并更有效地控制生物反应器。表7：使用常规控制方法的图14a和14b中的转换区中的绘图值的摘录。如图15a、16a、18和19所示，在分批阶段结束时，气体速率在搅拌速度达到之前达到其最大允许值。气体速率达到最大值时，搅拌速度约为其最大允许值的80％。因此，在搅拌速度范围(最大值的)80％-100％内，气体供应保持最大，即最大值的100％。这可以允许在分批阶段的后期更精确地控制do，因为只有一个参数在改变(即搅拌速度)，从而消除了通气和搅拌之间的任何相互作用(以及相应的协同效应)，这可以减少超调。此外，在搅拌速度之前“最大化”气体速率可降低溢出的概率，因为通气的变化较小。图14a、14b、15a、15b、16a和16b显示了在工作容积为0.3l的容器中测量的发酵过程的工艺条件。图17和18显示了在1l工作容积的容器(1l)(图18)和3l工作容积(3l)的容器(图19)中使用图16a的第二控制方法控制的相同发酵过程的相同工艺条件。图20显示了在以下容器中的相同发酵过程中测量的溶解氧：图16a的工作容积为0.3l的容器；图18的工作容积为1l的容器；以及图19的工作容积为3l的容器(换言之，图20显示了图16a、18和19中重叠的测量的溶解氧图)。因此，图18至20显示了上述控制方法在一系列容器尺寸上是可缩放的。图21显示了从图14a(“级联控制”)和16a(“梯度t控制(gradual tcontrol)”)摘录的发酵过程中测量的温度。对于级联控制器，分批阶段和生产阶段设定点之间的温度转换明显交错，无变化的时间段与具有高温度梯度的时间段交错。如上所述，这种高梯度可能导致在容器和冷却系统之间的界面处形成冷点，这可能导致细胞损伤/死亡。相反，图16a的控制器实现了恒定的温度梯度(比级联控制器的高梯度低得多)，从而克服了这个潜在的问题。图22显示了与图16a和16b相同的发酵过程和do控制方法过程中测量的ph值。ph值由图5-11所示的和如上所述的控制方法控制。ph设定点设置为6.67。如图22所示，ph控制器实现了平稳和响应的控制。在整个发酵过程中，平均ph为6.673(标准偏差为0.051)。在生产阶段(持续时间～12:00:00-36:00:00)期间，通过6.669的平均ph值(标准偏差0.020)实现了更接近的控制。在示例性生物过程中，蛋白质由重组大肠杆菌产生。简言之，合成编码所需蛋白质的dna构建体，将其克隆到合适的载体中，然后转化到合适的大肠杆菌细胞株中进行过度表达。在如上所述的补料发酵生物过程中培养大肠杆菌，以过量表达所需的重组蛋白。重组蛋白可使用常规技术从大肠杆菌裂解物中纯化。这种生物过程可用于生产多种生物分子，包括上述梭菌神经毒素。本发明的控制方法不限于基于重组大肠杆菌的蛋白质表达的生物过程，也不限于用于生产梭菌神经毒素的生物过程，而是可以用于各种生物过程中并用于生产各种产物。可替换的实施例和实施方式本领域技术人员将理解，参考图1至图13描述的实施方式和实施例的许多不同组合可以不进行修改而单独使用，或彼此组合使用。本发明的所描述的实施例仅仅是如何实施本发明的实施例。具有适当技能和知识的人员将对所述实施例进行修改、变化和更改。在不脱离权利要求的范围的情况下，可以进行这些修改、变化和改变。特别地，生物过程可以基于多种微生物，包括细菌、酵母和真菌。生物过程可以基于多种生产模型，包括用于蛋白质表达的载体修饰的重组微生物。生物过程可以基于多种培养基组成和气体供应，包括厌氧代谢过程。生物过程可以基于多种培养条件，如ph、温度、溶解氧和进料速率。某些控制特征，如do控制算法，可应用于非分批补料过程的生物过程，特别是连续培养过程或分批过程。在一个变型中，控制策略适于实施具有三个发酵阶段的生物过程，其中初始分批阶段之后是转换阶段(在该转换阶段期间，例如通过改变进料成分微生物从一种代谢状态转换到另一种代谢状态)，最后是生产阶段(在生产阶段进行所需产物的生产)。序列表在以下任一seq id no中指示初始met氨基酸残基或相应的初始密码子的情况下，所述残基/密码子是任选的。seq id no:1-bont/a1，登录号p0dpi1，氨基酸序列seq id no:2-bont/b1，登录号b1inp5，氨基酸序列seq id no:3-bont/c1，登录号p18640，氨基酸序列seq id no:4-bont/d，登录号p19321，氨基酸序列seq id no:5-bont/e1，登录号wp_003372387，氨基酸序列seq id no:6-bont/f1，登录号q57236，氨基酸序列seq id no:7-bont/g，登录号wp_039635782，氨基酸序列seq id no:8-bont/d-c，登录号c6kzt4，氨基酸序列seq id no:9-bont/f7，登录号upi0001de3dac，氨基酸序列seq id no:10–bont/x，登录号p0dpk1，氨基酸序列seq id no:11-bont/a1，登录号p0dpi0，氨基酸序列                        序列表<110>  益普生生物制药有限公司（ipsen biopharm limited）<120>  控制生物反应器容器的操作<130>  p66851gb<160>  11<170>  patentin version 3.5<210>  1<211>  1296<212>  prt<213>  肉毒梭菌（clostridium botulinum）<400>  1met pro phe val asn lys gln phe asn tyr lys asp pro val asn gly1               5                   10                  15val asp ile ala tyr ile lys ile pro asn ala gly gln met gln pro            20                  25                  30val lys ala phe lys ile his asn lys ile trp val ile pro glu arg        35                  40                  45asp thr phe thr asn pro glu glu gly asp leu asn pro pro pro glu    50                  55                  60ala lys gln val pro val ser tyr tyr asp ser thr tyr leu ser thr65                  70                  75                  80asp asn glu lys asp asn tyr leu lys gly val thr lys leu phe glu                85                  90            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