公司简介

合曜生物科技(南京)有限公司（以下简称“合曜生物”）于2021年成立，是以生物合成技术为核心的高新技术企业。合曜生物以“为实现人类可持续发展的美好生活”为理念，致力于运用科学技术开发颠覆性的绿色生物制造工艺，生产创新可持续的生物基产品，同时为产业链升级提供合成生物学领域的解决方案。

公司创始团队由多位海外留学专家与行业顶尖管理人员组成，拥有丰富的合成生物技术研究及应用经验；企业拥有先进的研发、生产和服务设施，并在南京和北京分别建有高标准的自动化研发实验室，成功打造“双核心研发基地”。

企业专注于高成长细分市场，以研发生产可持续的生物基产品为目标，自主研发完成了以独特的非模式生物自动化改造筛选技术为核心的三大技术平台的搭建，赋能产业原料的底层升级，破解人类面临的可持续发展问题，创造高质、绿色、循环、可持续的未来生活。

创始人：

合曜生物创始人兼CEO——庄满生

合曜生物创始人兼CEO庄满生，毕业于欧洲顶尖理工大学之一的荷兰代尔夫特理工大学，历任联想、京东等世界500强企业中高级管理岗位。而后创立多家生物技术公司， 具有丰富的管理和科技创业经验，在基因数据技术、市场研究、电商等领域有多年积累。

作为生物技术行业的创业者与资深研究者，庄满生认为“合成生物学当前的发展， 意味着人类可以高效的整合利用大自然源代码的时代已经来临，这在整个人类历史上都是值得被铭记的节点。而获得了这种能力的我们，应该善用大自然的源代码，引领科技发展返璞归真，为创造一个绿色可持续的未来贡献一份力量。”

联合创始人：

合曜生物联合创始人兼研发副总裁——史硕博

史硕博是合曜生物联合创始人兼研发副总裁，主要负责领导企业研发团队与产品管线的研发工作，2009 年博士毕业于天津大学之后进入到查尔姆斯理工大学，师从合成生物学领域Jens Nielsen 教授（中国工程院外籍院士、诺贝尔奖评审委员会委员、国际代谢工程协会创会主席、美国两院外籍院士），从事酿酒酵母细胞工厂的设计与构建；2013 年加入美国伊利诺伊大学香槟分校赵惠民教授在新加坡科技研究局的实验室，从事合成生物学底层工具的开发。回国后，史硕博在北京化工大学建立独立实验室，开展代谢工程与合成生物学的基础和应用性研究，构建和改造微生物使其能够直接用于高效生产化学品、植物天然产物等生物制品，并开发优化CRISPR基因组编辑工具在菌株改进等领域的应用。

   主要产品管线

合曜生物基于三大技术平台与领先的绿色生物制造技术，以打造高附加值的产品管线为主，布局多条系列产品管线，成功改造与研发完成不同系列、多用途的高品质与高纯度的高附加值成分单品。

在原料产品的应用上通过短+中+长三个战略布局进行全面规划，涵盖美妆医护、食品消费和大宗化学品等不同领域。即短期——功效性化妆品原料系列产品；中期——功能性食品原料系列产品；长期——大宗化学品系列产品。

现阶段，首先应用于化妆品原料的合多因™已经推向市场，且今年第二季度还会陆续推出多款具有创新性的高附加值生物活性原料；而合曜生物中期管线布局的功能性食品原料以及长期管线布局的大宗化学品也已经取得突破性进展，预计在不久的将来为用户带来更多更优质的产品。

   行业优势

1、聚集行业顶尖能力的核心团队

合曜生物的核心团队由合成生物学领域的多位科学家和专家领衔，汇聚来自中科院微生物所、荷兰代尔夫特理工、清华、北京化工大学等国内外知名合成生物学科研院所的高层次复合型人才，聚焦合成生物学的技术研发及应用。

合曜生物联合创始人兼研发副总裁、合曜生物首席科学家——史硕博教授

现阶段，研发团队已经得到了多位业界专家的认可并加入成为深度研发顾问，其中不乏有微生物领域的万人计划专家和结构生物学人工智能领域的新晋杰青。

2、领先的三大技术平台

合曜生物自主研发完成以独特的非模式生物自动化改造技术为核心的三大技术平台的搭建

合曜生物依靠自主研发打造的具有优异拓展性的非模式菌株，可实现高产萜类和脂肪酸类化合物，同时也开发了一系列的基因组操作工具与相应的元件；除了非模式生物，在传统的酿酒酵母和大肠杆菌等模式生物中，公司也积累了丰富的底盘菌株和先进的基因改造工具；在合成生物学元件库、菌种库、酶工程技术、基因编辑技术、代谢网络设计、高通量菌种构建筛选技术等方面都有大量积累。

合曜生物智能设计的酶工程平台既可以通过基于人工智能的蛋白质结构建模、结构设计、虚拟筛选、分子动力学模拟等方法进行酶的设计，又可以基于团队在代谢产物生物传感器设计方面的积累进行酶的自动化高通量筛选，并可通过机器学习方法分析筛选结果及设计新一轮迭代筛选文库。

合曜生物的智能自动化实验平台是以世界领先为目标进行建设的下一代合成生物学研发平台。平台不仅通过自动化设备实现高通量、低成本的生物体系构建、测试流程，更要通过自主开发的数据库和工作流管理软件平台，实现合成生物学设计-构建-测试-分析循环过程的全流程数字化，并进一步通过将分析、设计流程中积累的人类思维流程数据转化为智能化流程，逐渐实现高度智能化、灵活性的自主迭代运行，最终目标是实现远高于人类现有研发能力的智能自动化平台。