Wir erforschen, entwickeln und optimieren biotechnologische Prozesse

Die Forschungsarbeiten des Biotechnikums nehmen die Entwicklung und Optimierung mikrobieller Fermentationsprozesse einschließlich der Stammoptimierung in den Fokus. Das Biotechnikum bietet im deutschsprachigen akademischen Bereich einzigartige Möglichkeiten ein weites Spektrum von Mikroorganismen (Bakterien, niedere und höhere Pilze, gentechnisch veränderte Organismen der Risikogruppen 1 und 2) vom Picoliter Tropfen über die Mikrotiterplatte und den Schüttelkolben bis zum Pilotmaßstab von 4,5 m³ Bruttovolumen zu kultivieren. Für die dabei gebildeten Naturstoffe, Proteine und Biopolymere stehen alle erforderlichen analytischen Prozesse, Reinigungsverfahren und die dazu benötigten technischen Ausrüstungen zur Verfügung, um diese als Reinsubstanz zu gewinnen. Wir haben umfangreiche Erfahrungen bei der Kultivierung von Mikroorganismen im Chemostaten, unter anaeroben Fermentationsbedingungen sowie in Fed-Batch- und Hochzelldichtefermentationen. Die Etablierung einer mikrofluidischen Plattform für das Ultrahigh-Throughput Screening nach Naturstoffen und Enzymen und die Integration mit der Bioelektrochemie sind Beispiele für die Entwicklung innovativer Technologien. Das Biotechnikum arbeitet intensiv mit den Forschungsabteilungen des Leibniz-HKI sowie Gruppen der Friedrich-Schiller-Universität Jena und der Ernst-Abbe-Hochschule Jena zusammen.

Team

Miriam Agler-Rosenbaum
Abteilungsleiterin
Lars Regestein
Stellvertretender Abteilungsleiter

Publikationen

Boto ST, Gerges K, Bardl B, Rosenbaum MA (2025) Evaluation of yeast alcohol acetyltransferases for ethyl acetate production in Clostridium ljungdahlii. Eng Life Sci 25(1), e202400076.
Facchinatto WM, Mouren A, Welsing G, Willing K, Regestein L, Tiso T, Blank LM, Avérous L (2025) Chem-biotech strategy to synthesize sustainable urethane-based polymers and additives from microbially produced hydroxyalkanoyloxy-alkanoates and polyol lipids. Eur Polym J 222, 113621.
Graf M*, Sarkar A*, Svensson CM, Munser AS, Schröder S, Hengoju S, Rosenbaum MA#, Figge MT# (2025) Rapid detection of microbial antibiotic susceptibility via deep learning supported analysis of angle-resolved scattered-light images of picoliter droplet cultivations. Sens Actuators B Chem 424, 136866.