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龙图腾网获悉中源协和生物细胞存储服务(天津)有限公司申请的专利一种基于培养混合模型的连续细胞培养方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119307434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410252360.4，技术领域涉及：C12N5/00；该发明授权一种基于培养混合模型的连续细胞培养方法是由武文杰;郝世凯;尹艳丽;郑灿设计研发完成，并于2024-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于培养混合模型的连续细胞培养方法在说明书摘要公布了：本发明涉及细胞培养技术领域，具体公开了一种基于培养混合模型的连续细胞培养方法，包括：获取细胞培养环境数据；按照预设培养时间对环境数据进行分段，计算每个培养时间段内环境数据的统计特征和分析特征；对统计特征进行因子分析，得到培养特征；对分析特征进行整合分析，得到混合特征；将培养特征分类成多种培养类型，并基于类别中心的培养特征建立识别规则；使用数据库分析将混合特征分类成多种混合类型，并基于专业评判的混合类型建立判断规则；结合识别规则和判断规则，建立复合判别规则；采集和输入当前细胞培养数据，并基于复合判别规则输出细胞培养方式。通过该培养方法能够对细胞培养的混合状态进行高效地调整，从而提高连续细胞培养的成功率。

本发明授权一种基于培养混合模型的连续细胞培养方法在权利要求书中公布了：1.一种基于培养混合模型的连续细胞培养方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取细胞培养环境数据，所述环境数据包括培养液状态数据和混合器状态数据，所述培养液状态数据包括培养液温度、培养液pH值、培养液含氧量，所述混合器状态数据包括混合方式、混合频率、混合器含氧量； S2：按照预设培养时间对所述环境数据进行分段，计算每个培养时间段内所述环境数据的统计特征和分析特征； S3：对所述统计特征进行因子分析，得到培养特征；同时，对所述分析特征进行整合分析，得到混合特征； S4：将所述培养特征分类成多种培养类型，并基于类别中心的所述培养特征建立识别规则； S5：使用数据库分析将所述混合特征分类成多种混合类型，并基于专业评判的混合类型建立判断规则； S6：结合所述识别规则和所述判断规则，建立复合判别规则； S7：采集和输入当前细胞培养数据，并基于所述复合判别规则输出细胞培养方式； 所述步骤S2具体包括： S211：按照分钟的时间间隔对所述环境数据进行分段，得到多个第二培养片段； S212：计算每个第二培养片段内的混合方式系数θ、平均混合频率、平均混合器含氧量，作为所述分析特征； S221：按照分钟的时间间隔对所述环境数据进行分段，得到多个第一培养片段； S222：计算每个第一培养片段内的平均培养液温度、培养液pH值的标准差、平均培养液含氧量，作为所述统计特征； 其中，所述混合方式系数θ通过所述第二培养片段中使用的所述混合方式进行确定； 所述培养特征包括第一培养特征和第二培养特征，所述第一培养特征和所述第二培养特征分别通过如下方式分析得到： ； ； 其中，表示设定的最佳培养液温度，表示培养液pH值的最大设定差值，表示设定的最佳培养液含氧量，表示培养液温度因子，表示培养液含氧量因子，表示培养液温度因子，ln表示以常数e为底数的对数函数，表示取之间的最大值，表示取之间的最小值； 所述分析特征包括第一分析特征和第二分析特征，所述第一分析特征和所述第二分析特征分别通过如下方式分析得到： ； ； 其中，表示设定的最佳混合频率，表示设定的最佳混合器含氧量，表示混合频率因子，表示混合器含氧量因子，表示以为底数的对数函数，（）表示以为底数的对数函数，sin表示正弦函数，为的方；所述步骤S4中，从每个所述培养类型中选出中心处的培养特征，中包含和，、，表示第种培养类型中心处的培养特征，和分别表示第种培养类型中心处的第一培养特征值和第二培养特征值，并建立如下识别规则： ； ； 其中，表示输入的第一培养特征值，表示输入的第二培养特征值； 所述步骤S5中，将所述第一分析特征和所述第二分析特征输入到建立的数据库中，通过数据库输出的数值Z将所述混合特征分类成M种不同的混合类型； 所述步骤S5中，从M种所述混合类型中选择其中一个混合类型，并根据所选的所述混合类型确定其对应的所述数据库输出的数值Z，并建立如下判断规则： ; 其中，表示输入的第一分析特征值，表示输入的第二分析特征的值，表示第一分析特征值调整因子，表示第二分析特征值调整因子。

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