关于厌氧菌的培养手段及设备

   1960年,由三菱瓦斯化学推出,运用化学法消耗容器中的氧气生成二氧化碳和水。产品分为厌氧、微需氧、二氧化碳三大类。1970年,在恒温培养箱的基础上增加气体置换装置。在箱体内使用预制无氧混合气进行洗吹,达到降低氧浓度的目的。1980年,运用气体置换原理,温度湿度控制。箱体由高透亚克力拼接而成,前板设置手套,可将手伸入操作,满足厌氧环境下分离、接种等操作的需求。1988年,基于抽排置换原理,通过独立罐体形成罐内独立环境。

一、一次性耗材的产品,如产气袋:由三菱瓦斯化学于20世纪70年代推出,运用化学法消耗容器中的氧气生成二氧化碳和水。产品分为厌氧、微需氧、二氧化碳三大类,配套密封盒或密封袋使用,最大容量7L,最多一次培养30块平板,平均价格26-40元/包。

优点:随买随用,便于临时应急,无需设备和气源,拆包即用,搭配不同的盒子可同时培养不同类型的微生物。

缺点

1.生成时间长,生成时间长达40分钟以上,并伴随大量水汽,不利用专性厌氧菌的生长;

2.质控难度大,生成后环境参数不可控,不能100%重现,生成过程人为无法干预,阳性率低,无法满足高质量需求;

3.长期使用成本高,企业型用户常年大量使用时,耗材成本增加,投入产出比不如设备类固定资产。

总结厌氧培养系统作为推出时间最早,凭借购买门槛低、拆包即用等优点,坐拥无数粉丝。但是随着用户质量要求的提高,单位预算的控制,耗材形式的弊病也显现出来。产气袋可用于临时应急,但常年大量使用时,建议选择参数可控、结果可溯源的设备类产品。

二、箱体类:由英国科学家于20世纪70年代推出,在恒温培养箱的基础上增加气体置换装置。在箱体内使用预制无氧混合气进行洗吹,达到降低氧浓度的目的。用户可选择不同容积以满足实验需求,生成时间随容积大小而变化,最快生成时间40分钟以上。


 

优点:操作方法同于恒温培养箱,待环境生成后,用户可根据需求放入培养皿、均质袋、增菌瓶、三角瓶等。

缺点

1、维护成本高,密封件和氧传感器容易老化,需定期检查、更换。

2、使用成本高,每次打开箱体都会导致环境变化,常闭状态也会有泄漏,一瓶40L混合气仅能使用15天。

3、灵活性差,环境生成时间长,不能随开随用;同时仅能生成一种气体环境和温度,而国标就有五种不同要求,无法满足日常实验的多样化需求。

总结厌氧培养箱有容乃大,使用方便,是用户的第一印象,但经历过几次缺气报警,频繁更换气瓶,样品培养阳性率低等问题后,都不敢轻易将微生物纯培养交付到这个箱体内,转而继续投入了产气袋的怀抱。不过还是要为厌氧培养箱正名一下,如果是要培养产气荚膜梭菌,20L的样品,厌氧培养箱确实很适合;另外,部分进口厂商的高端型号,性能还是很好的,当然预算也会大大提高。

三、厌氧工作站:由英国科学家最早于20世纪70年代推出,气体置换原理,温度湿度控制。箱体一般由高透亚克力拼接而成,前面板设置手套,可供实验人员将手伸入进行操作,满足厌氧环境下进行分离、接种等操作的需求。生成时间同样随容积大小而变化,最快生成时间40分钟以上。部分高端型号具有中转仓,避免取拿样品时导致的气体变化,中转仓生成时间10分钟。

优点:该设备科技含量高,性能相对较好,具有恒温培养、气体环境可调,样品取拿中转仓,厌氧环境在线观察、操作等功能,满足用户日常实验需求及高端科研需求。

缺点

1.维护成本高,相比厌氧培养箱,密封件更复杂,需厂家专业人员上门维护,因此成本更高昂;内置传感器种类和数量更多,维护量及成本加剧。

2.灵活性差,同样较长的生成时间,不具备随开随用的功能,亦无法同时生成不同的培养环境,不能满足日常实验的多样化需求。

3.使用成本高,培养时设备24小时待机,达到设定环境后也需要耗气,一瓶40L混合气仅能使用30天。

总结厌氧工作站是一款功能比较全面的设备,最大的优势是厌氧环境下在线操作,满足了用户科研级别的需求;但是这款设备的多功能也是有局限的,单一环境单一温度,气瓶缺气导致环境变化等问题,依然是纯培养用户的潜在隐患。因此,如果却有厌氧菌种分离、筛选的需求,使用厌氧工作站再适合不过,但是仅是日常检验,还是选用其他手段,毕竟厌氧工作站的购买门槛,是所有设备中最高的。当然也有售价比较亲民的产品,至于质量和寿命,就待大家自己体验。

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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