《广州地化所发展出单细胞SIP-反向基因组学技术》

  • 来源专题:生物育种
  • 编译者: 季雪婧
  • 发布时间:2023-11-21
  •     微生物是地球上丰富且分布广泛的生命形式,在生态系统中对有机物的生物地球化学循环发挥着关键作用。微生物降解是有机污染物分解过程中的重要环节。其中,降解功能微生物可将污染物转化为无毒化合物,是有机污染物降解的执行者。因此,研究原位降解功能微生物的种类和代谢特性,并从复杂环境微生物群落中发掘具有“特定代谢功能”的活体菌株资源,以提升有机污染物去除效率,是业界长期追求的目标,亦是环境微生物研究的焦点和难点。

        近期,中国科学院广州地球化学研究所副研究员李继兵与研究员罗春玲等,将稳定同位素示踪(SIP)、单细胞拉曼分选(RACS)和反向基因组学(GDC,基因组指导微生物培养)技术联用,发展了单细胞SIP-反向基因组学技术(RACS-SIP-GDC)。科研人员以石油污染土壤中的甲苯为研究对象,在复杂的石油污染土壤微生物群落中鉴定、分离和培养活性甲苯降解菌。研究通过SIP识别出活性甲苯降解菌Pigmentiphaga;采用RACS,基于其光谱峰的偏移进一步分选出单个功能微生物细胞,并借助单细胞基因组测序,重建了石油污染土壤中活性甲苯降解菌的完整代谢途径,实现了单细胞水平上将功能微生物与其功能基因和代谢通路直接相关联;进一步,基于功能微生物的代谢特性,通过添加抗生素、氨基酸、碳源和生长因子(如特定的维生素和矿物质元素)等对传统培养基进行修改,培养了RACS分选的活性降解菌Pigmentiphaga sp。

        本研究发展的RACS-SIP-GDC新方法,可从复杂环境群落中精准识别、定向分离和培养功能微生物,为真实环境中特定有机污染物降解微生物的培养提供了技术支持。同时,该技术实现了在单细胞水平上准确识别降解目标有机污染物的功能微生物,并将降解功能微生物与功能基因和代谢通路直接关联,为研究有机污染物生物降解机制提供了新思路。

  • 原文来源:https://www.cas.cn/syky/202311/t20231117_4986044.shtml
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  • 《北京基因组所开发新型高通量单细胞多组学技术》

    • 来源专题:生物育种
    • 编译者:姜丽华
    • 发布时间:2023-04-21
    • 单细胞测序已成为生物医学领域的关键共性技术。然而,由于缺乏高效的手段降低“假单细胞率”,主流微流控平台的单通道细胞通量通常在1万细胞以下,空载率达到90%以上,且成本高昂,限制了对数百万个细胞或上千例样本的人群队列进行大规模研究。   近日,中国科学院北京基因组研究所(国家生物信息中心)蒋岚研究组基于组合标记技术路线改造优化主流微流控平台,开发了新型单细胞转录组测序技术FIPRESCI,使细胞通量比现有技术提高十倍以上,大幅降低成本。该成果在《基因组生物学》(Genome Biology)期刊发表。   研究团队使用FPERSCI对人和小鼠细胞系混合物测序,获取了8000多个高质量的细胞,其中99.8%的细胞都能明确来源,表明FIPERSCI具有很低的假单细胞率。随后,为了验证新技术对不同组织的兼容度,使用FIPERSCI对小鼠整个E10.5胚胎的细胞进行细胞核测序,在10X Genomics单通道中获取了超过10万细胞核的数据。注释结果显示,细胞类型的成分与已发表的参考数据相似。此外,FIPERSCI数据还可用于鉴定细胞类型和发育阶段特异的调控元件(启动子和增强子)使用偏好,发现了著名基因Rbfox2在抑制性神经元发育过程中使用不同的启动子的动态变化。   进一步地,研究人员使用FIPERSCI对来自不同癌症病人及健康人外周血中的T细胞进行单细胞RNA和TCR双组学测序。数据显示,相较于健康人,癌症病人外周血中T细胞在细胞亚群组分、基因表达、TCR克隆等多个层面存在显著差异。基于小样本量的数据建模,已经足以区分癌症病人和健康人,提示低成本的FIPERSCI技术具备基于免疫细胞信息应用于癌症液体活检及早筛方面的潜力。   综上所述,该新型单细胞测序技术可突破现有技术的设计局限,大幅提高效率并降低成本,适用于单细胞转录组和调控元件活性、免疫受体序列等多模态分析,有望有力支撑跨器官水平的大规模参考细胞图谱研究、跨时间和空间的器官发育研究、针对大规模健康人和疾病的队列细胞图谱研究、高通量CRISPR基因编辑和药物筛选的单细胞分子表型刻画研究等。   该项工作得到中国科学院战略性先导科技专项、中国科学院全球共性挑战专项项目、科技部重点研发计划、国家自然科学基金委有关项目等的资助。
  • 《广州健康院开发的scDIOR软件打通单细胞组学R/Python平台壁垒》

    • 来源专题:生物安全知识资源中心—领域情报网
    • 编译者:hujm
    • 发布时间:2022-02-21
    • 1月6日,中国科学院广州生物医药与健康研究院陈捷凯课题组开发的单细胞数据IO软件“scDIOR”于BMC Bioinformatics杂志在线发表。该软件统一了多种单细胞分析工具的数据结构,使单细胞数据能够在不同平台间快速转换,减少存储和内存消耗,将显著提升单细胞研究的效率。   单细胞测序应用极广,其数据具有样本量大、信息量大、统计和挖掘极为复杂等特点,科学家往往需要不断切换不同软件,不同平台来满足分析需求。然而,单细胞数据在不同平台之间的传输存在技术障碍,导致科学家将大量的时间花费在数据转换上,严重影响研究效率。   为了解决上述问题,陈捷凯课题组开发了软件scDIOR,统一了R和python平台的三种主流的数据结构,即Seurat,SingleCellExperiment和Scanpy。通过scDIOR,单细胞数据以统一的H5格式保存,无论从哪个平台开始,只需两行代码就可实现单细胞数据在不同工具包之间的快速转换,支持转录组和空间组等多种数据类型(可继续迭代增加),最大程度地保留了原始信息。因此,scDIOR可以快速比较一项分析任务在不同工具包的差异;依托H5文件格式的“组”,提供部分数据读取功能,大幅度减少内存消耗和时间消耗;设计了命令行指令,可实现批量数据转化。综上所述,scDIOR可以应用建立一个标准的单细胞数据结构,将不同工具的优势连接起来,帮助科学家更高效地完成单细胞的研究工作。   本研究在陈捷凯研究员和林立惠博士指导下,由生物岛实验室实习研究员冯辉坚完成。软件已经过大量用户使用优化,可在GitHub下载(链接 https://github.com/JiekaiLab/scDIOR),也欢迎提出宝贵意见(可发至feng_huijian@grmh-gdl.cn)。