瑞孚迪推出按应用组合的合成生物学自动化整合方案
2026-08-17 来源:本站 点击次数:46瑞孚迪合成生物学自动化整合方案，让DBTL跑成“飞轮”
图1. 合成生物学智能自动化实验室概念图
从样品处理到数据回流，
把重复劳动交给自动化，
把更好的问题留给科学家。
自动化的价值，
不是让实验室看起来更像科幻片，
而是让每一次设计都更快得到可靠反馈，
让每一份数据都能进入下一轮决策。
把重复劳动交给自动化，
把更好的问题留给科学家。
自动化的价值，
不是让实验室看起来更像科幻片，
而是让每一次设计都更快得到可靠反馈，
让每一份数据都能进入下一轮决策。
产业化提速，合成生物学研发如何跟上？
2026年6月5日，国务院常务会议研究推进新型工业化与未来产业发展；此前，工业和信息化部等七部门已将生物制造列入未来制造重点方向，并提出推动合成生物等前沿技术产业化。风口之外，摆在研发团队面前的问题很具体：设计能不能快速变成数据，数据又能不能及时回到下一轮设计？[1][2]
合成生物学的核心是「设计‑构建‑测试‑学习」（DBTL）闭环研发循环。理想状态下逻辑环环相扣，但真实研发场景中，却是多工序接力流转。从基因组装、转化筛选、培养提取到检测分析，中间穿插大量转板、离心、扫码、台账记录等细碎手工工作。伴随样本量与实验复杂度提升，通量、实验可重复性、人力成本三重压力同步凸显。
更棘手的是，“卡点”往往不在某台仪器本身，而在仪器之间：上一步做完了，下一步还没空；板子到了，方法参数没同步；结果出来了，却要靠人工从多个文件里重新拼图。设备都很忙，流程却可能在原地排队。
研发瓶颈画像
真正拖慢研发的，往往不是缺少一个好点子，而是好点子到验证结果之间，站着一支“手工接力队”。
赋能全链条：从“单点提速”到“系统协同”
瑞孚迪（Revvity）围绕基因构建、菌株与细胞处理、高通量筛选、产物提取、检测表征及数据管理等环节，提供可按应用组合的自动化整合方案。核心思路并不复杂：先把实验流程翻译成机器可执行、软件可调度、数据可追踪的任务，再用液体处理、机械臂、培养与检测模块把任务稳定跑起来。
真正的自动化，绝非各类仪器硬件的简单堆砌。核心不在于集齐设备拍下一张 “全家福”，而是实现全链路的流程贯通，让不同仪器在同一套工作范式下协同运转、数据同源。
图2. 自动化整合的三层协同：软件“大脑”、自动化“手脚”与应用“功能岛”
核心优势一
全流程自动化：
把“人肉搬运”变成稳定接力
从基因合成与组装，到转化、涂布、挑克隆、培养，再到酶活检测、产物提取与表征，整合平台可将移液、转板、封膜/撕膜、离心、孵育、读板等动作串联起来。研究人员不再频繁充当“移动传送带”，而能把精力放在实验设计、异常判断与结果解释上。
对需要跨天运行、多个批次并行或高频重复的任务，系统化排程尤其重要：同一时间谁用哪台设备、哪块板先走、哪一步需要等待，都由流程逻辑统筹，而不是靠便利贴和记忆力硬扛。
核心优势二
精准微量筛选体系：
让每一微升都更有“产出感”
精准微量筛选体系：
让每一微升都更有“产出感”
1 微孔板筛选：多通道液体处理与微孔板体系能够在保证方法适配的前提下，降低样品与试剂消耗，并把更多条件纳入同一轮实验。对于珍贵样本、昂贵酶或高维度组合筛选，这种“少用一点，多试几种”往往直接决定探索空间。
2 微流控筛选：瑞孚迪自动化负责文库构建、样本处理和数据回流，DREM CELL将单细胞封装进皮升级液滴，按荧光信号分选阳性克隆。联用可减少试剂人工，提高筛选通量和数据一致性，加速DBTL迭代与优良菌株发现。
当然，微量化不是把体积数字一键缩小。死体积、吸附、蒸发、混匀、交叉污染和检测灵敏度都需要在方法开发阶段验证——机器人不喝咖啡，但也不喜欢模糊SOP。
微流控筛选+微孔板验证体系
核心优势三
柔性模块化：先按流程搭“功能岛”，
再按需求扩展
柔性模块化：先按流程搭“功能岛”，
再按需求扩展
面对不同团队的场地、通量、培养条件和检测终点，整合平台可以拆分为载体构建、微生物处理、培养表达、提取纯化、检测分析等功能岛，也可以组合为一体化系统。关键设备、第三方仪器和离线节点按接口与节拍评估后接入，避免为了“全自动”而强行自动。
在落地前，通过流程仿真评估板数、设备占用、并行策略与真正瓶颈，再决定设备数量和布局。先在电脑里“堵”一次，总比系统装好以后天天堵更划算。
核心优势四
数据全流程可追溯：
设备在干活，数据也别“下班”
数据全流程可追溯：
设备在干活，数据也别“下班”
条码、样本、方法、参数、时间点、设备状态与检测结果可以在流程中关联起来，并与LIMS、ELN、数据分析或存储系统衔接。这样做不仅减少手工抄录，也让批次比较、异常追踪、方法复用和审计更有依据。
配合动态排程、状态监控和异常恢复机制，系统不只是把SOP执行一遍，而是在约束条件内持续维持流程秩序——这正是从“自动操作”走向“自动化运营”的分水岭。
核心优势五
强强联合，无忧放大，从孔板到摇瓶
强强联合，无忧放大，从孔板到摇瓶
把微孔板筛选后的优良菌株放大到摇瓶，并衔接培养、诱导表达、细胞裂解和蛋白纯化，形成自动化流程。减少人工转移与批次差异，提高表达结果的可重复性和数据完整性，加快从候选菌株到蛋白验证的DBTL迭代。
大体积细胞裂解与蛋白纯化系统
进阶一步
Lab-in-the-Loop：
让实验室开始“边做边学”
Lab-in-the-Loop：
让实验室开始“边做边学”
传统DBTL往往要等一轮实验结束后，再由团队集中分析、重新设计。Lab-in-the-Loop（LITL）则把人工智能、自动化执行和实验数据连接成更紧密的迭代回路：模型提出实验或参数建议，自动化系统执行，检测结果形成可行动数据，再回流用于更新下一轮决策。
在这一架构中，实验室自动化系统更像可信赖的“执行层”——既是AI的手，也是AI的眼。它负责把实验定义可靠地变成现实操作，也把现实世界的结果完整带回模型。
1 实验开始前：定义板型、样本、方法、参数与资源约束，让任务具备可执行性。
2 实验运行中：依据状态、时间与检测结果进行路径选择或参数更新，动态调整后续处理。
3 实验结束后：将结构化结果回传分析模型，筛选更有希望的设计，进入下一轮实验。
图3. 从DBTL到Lab-in-the-Loop：实验定义、自动执行、数据回流与决策更新形成闭环
理性看AI
自主实验不等于“实验室无人区”。可靠的接口、标准化方法、高质量数据、权限边界和人工审核仍是底座；AI的聪明，必须由实验执行的稳定来兑现。
三类典型场景
从“能自动”走向“值得自动”
从“能自动”走向“值得自动”
场景 A｜基因合成与文库构建
适合串联寡核苷酸混合、PCR、纯化、组装、转化、涂布、挑克隆、培养和后续验证。样本多、步骤固定、板式操作密集，是自动化最容易释放规模效应的场景之一。
场景 B｜酶定向进化与菌株优化
突变文库生成、蛋白表达与纯化、酶活/表型检测、阳性克隆回收和下一轮突变可以形成连续迭代。自动化既扩大搜索范围，也提升不同轮次之间的数据一致性，为模型学习提供更干净的“教材”。
场景 C｜产物提取、纯化与检测
针对蛋白、多肽或有机小分子，可按方法整合磁珠或过滤板纯化、液液萃取、固相萃取、离心、酶标检测，以及HPLC/LC-MS前处理等步骤。这里的价值不仅是加快样品制备，更是把样品身份与检测结果稳稳对应起来。
相关产品：把“大脑、手脚和眼睛”组到一起
explorer™ G3/plate::handler™ Flex：
提供模块化整合骨架与耗材转运能力，可连接液体处理、培养、离心、封膜/撕膜、检测及存储等模块，并根据空间与流程进行扩展。
点击查看explorer™ G3详情
Fontus/JANUS G3液体处理工作站：
承担试剂分装、体系构建、归一化、转移、混匀、稀释，以及纯化和检测前处理等关键液体操作，是许多自动化流程的“基本功担当”。
点击查看Fontus详情
点击查看JANUS G3 液体处理工作站详情
plate::works™时序规划及控制软件：
负责方法编排、资源调度、并行运行、状态监控与参数交互，并可通过接口与数据系统或上层决策模块协同。设备再多，也需要一个会安排时间、听得懂状态的“总导演”。
检测与分析模块：
可根据应用整合多功能酶标、核酸/蛋白片段分析、成像或第三方分析设备，让检测不再是流程末端的“孤岛”，而是下一轮决策的数据入口。
配置原则
最终系统应以应用流程、目标通量、空间条件、设备接口、方法成熟度及合规要求为准。不是设备越多越高级，而是关键节点越顺畅越有价值。
落地自动化，建议先做这三件事
1 先画流程，不急着列设备。把样本、耗材、参数、等待时间、人工判断点和异常路径画清楚。
2 先做仿真，再谈通量。用真实批量和真实节拍寻找瓶颈，验证并行策略与设备池配置。
3 分阶段建设，给升级留接口。从高频、规则清晰、回报明确的流程开始，再逐步接入数据系统与AI决策。
如果你正在规划合成生物学自动化平台，
欢迎与我们交流。
从流程梳理、节拍仿真到系统落地，
让每一个创新节点都更可控。
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让每一个创新节点都更可控。
参考文献
[1] 国务院常务会议解读：研究推进新型工业化及未来产业发展（2026-06-05）
[2] 工业和信息化部等七部门《关于推动未来产业创新发展的实施意见》（工信部联科〔2024〕12号）
[3] 《“十四五”生物经济发展规划》
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