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【中国科学报】微藻细胞工厂再提速 我国构建首个藻类拉曼组数据库

2021-07-13 11:56:34 alphy-it01 18

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拉曼组(zu)机器学习加速微藻种质挖掘示意图(tu)。受访者供(gong)图(tu)

微藻(zao)(zao)是自(zi)然界(jie)中(zhong)广泛(fan)存在(zai)的单细(xi)胞光合自(zi)养生(sheng)物,可将空气中(zhong)的二(er)氧化(hua)(hua)(hua)碳高效转化(hua)(hua)(hua)为油脂、碳水化(hua)(hua)(hua)合物、蛋(dan)白质和色素等高附加值产品,被应用于第三(san)代(dai)生(sheng)物燃(ran)料、饲料、食品等领域。然而,微藻(zao)(zao)的种质鉴(jian)定和代(dai)谢(xie)功能(neng)检(jian)测十分繁琐(suo),且(qie)自(zi)然界(jie)中(zhong)大部分微藻(zao)(zao)难(nan)以培(pei)养。

近日,中(zhong)国科学(xue)(xue)院青岛生物能源与过程研(yan)究所(suo)单细(xi)胞中(zhong)心发布首个微藻(zao)拉曼组数据库,结合机(ji)器学(xue)(xue)习,示范了单细(xi)胞精(jing)度的(de)快速微藻(zao)种类鉴定和(he)代谢(xie)功能表征。这一新技术为微藻(zao)细(xi)胞工厂的(de)高效挖掘和(he)筛(shai)选提供了一个免培养(yang)、高通(tong)量的(de)强(qiang)有力(li)手段。相关论文日前发表于《分析化学(xue)(xue)》。

种质资源实现快速鉴定

微藻(zao)是地球上代谢功(gong)能最(zui)为(wei)(wei)多样(yang)化的(de)生物(wu)类群之(zhi)一(yi),也(ye)是生物(wu)技(ji)术产业中重要的(de)一(yi)类光合细胞工厂。因此(ci),“微藻(zao)细胞工厂”有望成为(wei)(wei)服(fu)务低碳制造(zao)的(de)解决方案之(zhi)一(yi)。

微(wei)藻种质(zhi)资源的(de)快速鉴定(ding)和代谢(xie)功能检测是实现这一前景的(de)前提和基础。然而,传统“先养后筛(shai)”的(de)种质(zhi)筛(shai)选策略(lve)面临培(pei)养时间长、步骤繁多(duo)、难(nan)(nan)以自动化(hua)及难(nan)(nan)培(pei)养藻种分析难(nan)(nan)等诸多(duo)瓶颈(jing)。

针对上述问(wen)题,单细胞(bao)中心开发(fa)出一种基于拉曼组(zu)的藻类(lei)细胞(bao)快速辨别与代谢功能快检(jian)技术。拉曼组(zu)是一个(ge)细胞(bao)群体的单细胞(bao)拉曼光谱的总称,代表着可以单细胞(bao)精(jing)度快速、低(di)成本、高通量获取的细胞(bao)群体实时代谢状态。

单细胞中(zhong)心主任徐健告诉《中(zhong)国(guo)科学(xue)(xue)报》,针(zhen)对已(yi)获纯培养的(de)藻(zao)(zao)种(zhong),研究人(ren)员采集了(le)色素分子拉(la)曼光(guang)谱(pu)(PS)和(he)微(wei)(wei)藻(zao)(zao)细胞自(zi)身拉(la)曼光(guang)谱(pu)(WS)两张(zhang)谱(pu)图,构建出首个藻(zao)(zao)类拉(la)曼组数据库。该数据库包含了(le)在不同生长(zhang)期(qi)(qi)(稳定期(qi)(qi)和(he)指数期(qi)(qi))、分属(shu)(shu)27个微(wei)(wei)藻(zao)(zao)种(zhong)属(shu)(shu)的(de)超(chao)过9000个单细胞的(de)拉(la)曼光(guang)谱(pu)。该团队开发的(de)机(ji)器学(xue)(xue)习算法,通过PS和(he)WS联用(yong),辨别待测单细胞的(de)藻(zao)(zao)种(zhong)和(he)生长(zhang)状态,准确率达97%。

不仅如此,针(zhen)对环(huan)境(jing)中(zhong)(zhong)尚(shang)难培(pei)养(yang)的(de)藻类细(xi)(xi)胞(bao)(bao),研究人(ren)员(yuan)借(jie)助前(qian)期发明的(de)单(dan)(dan)(dan)细(xi)(xi)胞(bao)(bao)拉曼分选技术捕获活性藻类单(dan)(dan)(dan)细(xi)(xi)胞(bao)(bao),从而采集其PS和WS谱(pu)图(tu),并结合下游(you)单(dan)(dan)(dan)细(xi)(xi)胞(bao)(bao)测(ce)序,建(jian)立了(le)环(huan)境(jing)中(zhong)(zhong)微藻单(dan)(dan)(dan)细(xi)(xi)胞(bao)(bao)代谢表(biao)型组和基因型的(de)关联。

徐健介绍说,这种方法不需分(fen)离(li)培(pei)养,即可构建环境中(zhong)任何微藻(zao)细胞的(de)拉(la)曼光谱数(shu)据库,进而基于(yu)机器学习,支撑尚难培(pei)养藻(zao)种的(de)快速鉴定和代(dai)谢(xie)功(gong)能检测。

除了种质辨别,单细胞拉曼(man)光谱还能(neng)揭示(shi)微藻(zao)利用二氧化碳后的碳源存储(chu)形式,如油脂、淀(dian)粉、蛋(dan)白、色(se)素等,以及(ji)它们的含量和(he)(he)油脂的不饱和(he)(he)度等化学性(xing)质。“这些代谢表型(xing)信息,对于快速评估微藻(zao)种质的培养工(gong)艺、经济(ji)价值(zhi)和(he)(he)应(ying)用潜(qian)力至关(guan)重要。”徐健(jian)说。

探测全面信息仅需数秒

“与传统依赖于培养(yang)的(de)‘先养(yang)后筛’策略(lve)不同,基于拉曼组的(de)种质(zhi)筛选策略(lve)无需培养(yang)与扩繁(fan)细胞(bao),既节(jie)约了大量(liang)时间和(he)人(ren)工,也能够(gou)挖掘和(he)筛选尚难(nan)培养(yang)的(de)微藻细胞(bao)。”徐(xu)健(jian)说。

同时,针对每(mei)个微藻细(xi)胞,拉曼光谱的采集通常(chang)仅需数秒时间,且无需破(po)坏细(xi)胞,故而步骤简洁、分析通量高、易于实现自动化,还能(neng)在(zai)单细(xi)胞精度同时探测从代(dai)谢表型组到基因组的全(quan)面信(xin)息。因此(ci),这一(yi)新(xin)技术可(ke)大大加速微藻细(xi)胞工厂及其代(dai)谢产物的挖掘与利用。

气(qi)候(hou)变化(hua)是人类面(mian)临的(de)(de)全球(qiu)性问题,二氧(yang)化(hua)碳(tan)(tan)排放量(liang)超标和(he)温室气(qi)体的(de)(de)激增严重威胁地球(qiu)生(sheng)命系统,我(wo)国对此已提出“双碳(tan)(tan)”目标。“微藻作为一种(zhong)天(tian)然的(de)(de)固碳(tan)(tan)细胞工(gong)厂,将在实现该目标的(de)(de)这场(chang)硬仗中(zhong)发挥重要作用。”徐健(jian)对此很(hen)有(you)信心。

记者了解到,针对工业产(chan)油微(wei)(wei)藻(zao)(微(wei)(wei)拟球藻(zao)),单(dan)细(xi)胞(bao)中心前期已(yi)经发表了基(ji)因(yin)敲低技术、基(ji)因(yin)编辑技术、染色体大(da)片(pian)段切除技术等特色遗传操作工具,并组织了“微(wei)(wei)拟球藻(zao)设计(ji)(ji)与合(he)成”国际合(he)作计(ji)(ji)划,推动(dong)了国内外工业微(wei)(wei)藻(zao)研(yan)究(jiu)与产(chan)业群体的(de)资(zi)源(yuan)共享与技术合(he)作。

“此次首个微藻拉曼(man)组数据库(ku)及其(qi)机器学习手(shou)段(duan)的相关论文的发(fa)表(biao),将加速(su)新(xin)一(yi)代微藻资源信(xin)息平台的构建和(he)共(gong)享(xiang),促进藻类为‘双碳’行动做出特色贡献。”徐健表(biao)示。

相关(guan)论文信(xin)息:http://doi.org/10.1021/acs.analchem.1c01015

(原载于《中国(guo)(guo)科(ke)学(xue)报(bao)》 2021-07-05 第3版 能源化工)来源:中国(guo)(guo)科(ke)学(xue)院官网