《青岛能源所开发出二代拉曼激活细胞弹射耦合测序技术》

  • 来源专题:中国科学院文献情报先进能源知识资源中心 |领域情报网
  • 编译者: guokm
  • 发布时间:2020-06-05
  • 拉曼激活细胞弹射耦合测序(RACE-Seq)是微生物组单细胞分析的手段之一,但其基因组覆盖度通常不超过10%,而且核酸扩增成功率低,极大限制了其应用。青岛能源所单细胞中心系统评估和优化了该技术,并改进了单细胞基因组扩增环节,从而提高了RACE-Seq的基因组覆盖度和核酸扩增成功率(图1)。该工作近日发表于Analytical Chemistry。

      作为微生物在自然界中的存在形式,微生物组(菌群;Microbiome)与人体和自然界的过去、现在和未来息息相关。但是,菌群中绝大部分微生物组分通常难以快速培养和利用,因此,微生物组又被称为“生命暗物质”。如何识别和利用“生命暗物质”中的功能组分,一直是生命科学和环境科学中的一个共性方法学问题。

      针对这个瓶颈,单细胞中心和业界同行前期发明了一系列单细胞拉曼分选技术与装备(RACS-Seq; Biotechnol Adv, 2019; doi: 10.1016/j.biotechadv.2019.04.010)。RACS-Seq技术家族的工作原理均为,基于单细胞拉曼光谱来从菌群样品中直接识别和分选特定代谢功能的细胞,进而与核酸提取、扩增和测序对接,从而深刻理解菌群中“谁在做什么?如何做?”。其中的RACE-Seq技术将菌群细胞风干后、在弹射芯片表面平铺成单层,逐一采集拉曼光谱后,采用另一束激光将目标拉曼光谱的细胞从芯片表面弹射到接收芯片的小孔中,进而在小孔中进行核酸扩增和测序文库制备。但是,在已发表的RACE-Seq应用于人体或环境菌群分析的工作中,单细胞基因组测序的覆盖度普遍很低(很少超过20%,大多在10%以下),同时其完整流程的成功率也不高,以致于通常需要把几个乃至几十个细胞弹射至同一个小孔中,混合进行基因组扩增和测序,以提高实验的成功率。这种低覆盖度而且混合测定的单细胞基因组数据,从根本上阻碍了在细胞“个体”水平的基因组结构分析与代谢功能重建。

      为了揭示RACE-Seq基因组覆盖率极低的原因,单细胞中心苏晓璐与公衍海带领的研究小组,基于长期努力,从实验操作和数据计算分析两个角度入手,建立了系统性的RACE-Seq方法和芯片的质量评估和控制体系。在此基础上,全面、定量地评估了细胞裂解条件、核酸扩增条件和拉曼测量条件等每一环节的关键参数对RACE-Seq基因组测序质量的影响。结果发现,激光照射强度在拉曼信号采集过程中至关重要,并与单细胞核酸扩增(MDA)的成功率成反比。

      针对这些问题,研究人员开发出了二代RACE-Seq(图1):在单细胞扩增体系中加入特定油相并充分震荡,产生大量随机包裹的微体积液滴,造成每个DNA片段在破乳前均达到饱和扩增,从而大幅提高RACE-Seq中单细胞基因组的覆盖度。这种操作方法简单快速,而且容易实现自动化。

      与第一代RACE-Seq相比,该二代技术可将纯培养大肠杆菌(每个MDA体系含5个弹射出的细胞)单细胞基因组覆盖度从 < 20% 提高到50%。针对土壤菌群样品的测试表明(每个MDA体系含2~5个弹射出的细胞),二代技术可将MDA反应的成功率从58%提高到 90%,而将MDA产物16S扩增成功率从0%大幅提升至83%。基于这些优点,单细胞中心开发了RACE-Seq试剂盒(图2),以服务于各种环境样品和应用场景。

      尽管如此,由于拉曼全谱采集对于细胞活性的破坏,RACE-Seq目前还难以实现在“一个”细菌细胞水平的高覆盖度基因组测序或细胞培养。针对这些局限性,研究人员正在开发一系列液相拉曼分选耦合测序器件,以建立与完善一个高拉曼全谱信号质量、高基因组测序覆盖度、高效保护细胞活性、一个细菌细胞精度的微生物组分析技术服务体系。

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  • 《青岛能源所发明高通量高稳定性的拉曼流式细胞术pDEP-DLD-RFC》

    • 来源专题:生物育种
    • 编译者:姜丽华
    • 发布时间:2023-04-21
    • 单细胞拉曼光谱(SCRS)能非标记、非侵入性、无损、全景式地揭示细胞代谢状态,因此基于SCRS的活体单细胞流式检测(Raman Flow Cytometry,RFC),有着广阔应用前景。近日,青岛能源所单细胞中心和青岛星赛生物合作发明了基于介电诱导确定性侧向位移完成单细胞聚焦、捕获/释放的拉曼流式检测技术pDEP-DLD-RFC,并证明其针对人体细胞(肿瘤)、植物(微藻)、酵母和细菌等多种细胞类型的广谱适用性。基于此推出的FlowRACS 3.0仪器,为活体单细胞代谢表型组的高通量检测提供了全新工具。该工作近日发表于《先进科学》(Advanced Science)。 活体单细胞代谢表型组的流式检测,在微生物资源挖掘、细胞工厂筛选、酶元件表征、生物过程监控、临床诊疗等方面,具有共性的支撑作用。与荧光流式和质谱流式等现有流式细胞检测手段相比,拉曼流式具有无需标记细胞、活体检测、信息量丰富等优势,因此是一种具有广阔应用前景的细胞分析手段。但是,高通量拉曼流式技术的应用受限:首先,如何提高样品的普适性,以适用于不同细胞类型与不同表型的检测;其次,如何提高检测的通量,以实现高度异质性细胞群体的深度检测;最后,如何提高运行的稳定性,以支撑高度可靠的仪器使用流程。  针对上述问题,青岛能源所单细胞中心王喜先、任立辉、刁志钿、何曰辉等带领的研究小组发明了“介电诱导确定性侧向位移实现单细胞聚焦、捕获/释放的拉曼流式检测技术”(Positive Dielectrophoresis Induced Deterministic Lateral Displacement-based Raman Flow Cytometry,pDEP-DLD-RFC)。首先,通过宽流场高流量的进样策略,有效防止细胞沉降,从而实现了长时间稳定运行(>5小时);其次,通过介电诱导细胞确定性侧向位移,实现宽场中细胞高效聚焦地流经检测位点,从而保证了拉曼检测效率;最后,通过施加检测时间依赖的周期性介电场,实现了单细胞的快速捕获/释放,以满足各种不同代谢表型的普适性、高通量检测。   基于上述关键技术突破,研究小组研制成功兼具广谱通用性、高通量、运行稳定性等性能的高通量拉曼流式检测系统,并开发了一系列应用:肿瘤细胞分类、微藻合成过程监控、产油酵母多表型监控、细菌药敏性检测。   第一,植物生物制造过程的代谢监控。基于共振拉曼信号,实现了雨生红球藻中虾青素含量的实时监测,从而示范了单细胞精度的虾青素累积过程细胞工厂代谢状态的监控,并考察了“高光”和“缺氮”等条件对细胞虾青素累积速度及其同步性的影响。其虾青素含量检测速度达~2700 events/min,为目前最高的自发拉曼检测/分选通量。   第二,酵母生物制造过程的代谢监控。基于非共振拉曼信号,示范了油脂酵母中细胞代谢活力、甘油三脂含量、油脂不饱和度等多个关键代谢表型的同步动态监控,进而通过拉曼组机器学习、拉曼组内关联分析(Intra-Ramanome Correlation Analysis,IRCA)等算法,实现了单细胞代谢状态(准确率>96%)的实时鉴定,以及细胞内代谢物相互转化网络的实时重建。   第三,细菌药敏性的流式快检。基于单细胞中心前期提出的重水饲喂单细胞拉曼药敏原理,以大肠杆菌和多种常见抗生素为例,开发了流式药敏快检技术,并通过与拉曼药物应激条形码(Raman Barcode for Cellular Stress-response,RBCS)、IRCA、拉曼组机器学习等算法,证明该流式药敏快检技术还能实时地判断单菌体精度的药物应激状态、构建细胞内代谢物相互转化网络等,从而揭示细菌-药物互作机制。此外,流式检测大大提高了药敏检测中SCRS取样深度,对于识别群体中通常占比很低的耐药细胞,具有重要的意义。   第四,肿瘤细胞类型的快速区分。基于SCRS中信息丰富的指纹区,以膀胱癌、肺癌、肾细胞癌、乳腺癌等细胞株为例,证明流式拉曼技术耦合拉曼组机器学习算法,能以平均>95%的准确率,完成肿瘤细胞类型的快速判别。该方法对于肿瘤细胞质量检测等应用具有潜在的应用价值。   与转录组、蛋白组和代谢物组相比,拉曼组能表征单细胞精度的底物代谢、产物合成、环境应激性、化合物相互转化等关键代谢表型,而具广谱适用、活体、无损、非标记、全景式表型、可分辨复杂功能、快速、低成本、能耦合下游测序、质谱或培养等优势,因此拉曼组是一种更接近于“功能”、更适合于临床、工业等场景的单细胞表型组。为了支撑人体、动植物和微生物拉曼组数据的自动化采集与分析,单细胞中心与星赛生物基于pDEP-DLD-RFC技术,推出了高通量流式拉曼分析/分选仪FlowRACS 3.0,将大大加速拉曼组平台的推广应用。   该工作由单细胞中心马波研究员和徐健研究员主持,与青岛星赛生物合作完成,得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金委和山东省自然科学基金委的支持。(文/王喜先 图/刘阳)   原文链接:https://doi.org/10.1002/advs.202207497