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青岛能源所发明基于拉曼组的生物储碳含能分子单细胞定量技术

作者:   时间:2017-11-22   点击数:

通过光合作用固定的二氧化碳与太阳能在生物体内有三种最主要的存储形式:多糖、油脂和蛋白质,它们共同构成了生物碳存储与生物能源产业的物质基础。但是目前对细胞中这三类高含能储碳分子的识别、表征和定量极为繁琐,而且通常难以在单个细胞精度测量,这一瓶颈限制了光合固碳细胞工厂的筛选与改造效率。青岛能源所单细胞中心发明了基于“拉曼组”的单细胞快检技术,能够在单个细胞精度同时测量淀粉、甘油三酯、蛋白质含量以及油脂不饱和度,为细胞工厂的性能测试平台增添了一个崭新手段。该工作于11月19日在线发表于Biotechnology for Biofuels。

目前测定细胞中淀粉、甘油三酯和蛋白质的含量通常需要三个并行流程,每个流程都包括细胞培养以积累足够生物质、从生物质中提取并分离目标化合物、用特定方法定量目标组分等繁杂的步骤。这些传统方法遵循着“一个流程检测一种生物大分子”的模式,既耗时又耗力,而且难以分析生长缓慢或尚未培养的细胞。因此,发展一种快速、低成本、高通量、同时测定单个细胞中多种储碳分子的方法具有重要价值。

“拉曼组”(Ramanome)是特定状态下,一个细胞群体之单细胞拉曼光谱的集合。单细胞中心何曰辉等以莱茵衣藻、微拟球藻等为模式,基于拉曼组技术,建立了同时定量单个细胞中淀粉、蛋白质、甘油三酯含量和脂质不饱和度的方法(图1)。同时,由于拉曼组可直接跳过微藻细胞培养扩增,而且在不破坏细胞的前提下于秒级别完成测量,因此筛选速度提高了至少两个数量级。在此基础上,研究人员提出了累积多样性指数、累积含量和累积异质性、最小取样深度和最安全取样深度等新概念,建立了拉曼组取样深度与表型测量精度的关联,从而从理论上指导了拉曼组测量参数的选择与优化。该研究进一步提出,13个特定拉曼峰组合而成的“细胞储碳谱拉曼识别码”可灵敏、可靠、高通量地表征单个细胞中的淀粉、蛋白质、甘油三酯含量和油脂不饱和度等关键表型,并区分与揭示细胞中储碳组分及其相互转化的静态与动态特性。此外,在液体悬浮培养的活细胞、-80℃冷冻保存的湿藻泥和冷冻干燥藻粉等不同细胞保藏状态下,测量结果之间高度一致,因此拉曼组技术具有应用上的普适性。

合成生物学领域的跨越式进展,在相当程度上取决于“基因型设计”、“基因型合成”、“细胞表型测试”这三大共性技术平台的突破。其中,随着基因组测序与合成在通量与成本上的大幅度改进,“细胞表型测试”这一共性环节已成为人工细胞构建与生物元件表征的“限速步骤”之一。单细胞中心提出的拉曼组技术能够在单个细胞精度无需标记、非破坏性、快速地识别理论上近乎无限的细胞表型,而且结合前期发明的RADS(Wang, et al, Anal Chem, 2017)、RAMS(Zhang, et al, Anal Chem, 2015)等一系列单细胞流式拉曼分选技术,能够实现单细胞功能识别、分选、测序与培养这一“细胞表型测试”完整流程的通量化、仪器化与自动化。因此,拉曼组有望成为一个具有普适性的新一代细胞功能测试仪器平台与单细胞表型大数据类型,服务于能源、环境、健康、海洋、生物安全等诸多应用领域的合成生物学研究与产业。

单细胞中心博士研究生何曰辉和张鹏是论文的共同第一作者。徐健研究员为论文的通讯作者。该工作获得了国家自然科学基金委、中国科学院含碳气体生物制造等项目的支持。(文/何曰辉 图/孙明明)

图1、 拉曼组技术同时测定单个微藻细胞中淀粉、蛋白质和甘油三酯含量

1. He Yuehui, Zhang Peng, Huang Shi, Wang Tingting, Ji Yuetong, Xu Jian: Label-free, Simultaneous Quantification of Starch, Protein and Triacylglycerol in Single Microalgal Cells. Biotechnology for Biofuels 2017, 10:275.

https://biotechnologyforbiofuels.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13068-017-0967-x

2. Wang Xixian, Ren Lihui, Su Yetian, Ji Yuetong, Liu Yaoping, Li Chunyu, Li Xunrong, Zhang Yi, Wang Wei, Hu Qiang, Han Danxiang, Xu Jian and Ma Bo,, Raman-activated Droplet Sorting (RADS) for Label-free High-throughput Screening of Microalgal Single-cells, Analytical Chemistry, 2017. DOI:10.1021/acs.analchem.7b03884.

3. Zhang Peiran, Ren Lihui, Zhang Xu, Shan Yufei, Wang Yun, Ji Yuetong, Yin Huabin, Huang Wei E., Xu Jian, Ma Bo, Raman Activated Cell Sorting Based on Dielectrophoretic Single-cell Trap and Release, Analytical Chemistry, 2015, DOI: 10.1021/ac503974e.

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