講座:自動化與機器學習高通量微生物培養(yǎng)組學應(yīng)用

瀏覽次數(shù)：1569　發(fā)布日期：2024-6-19　來源：本站　本站原創(chuàng)，轉(zhuǎn)載請注明出處

主題：自動化系統(tǒng) + 機器學習在高通量微生物培養(yǎng)組學中的應(yīng)用

細菌培養(yǎng)對于微生物組學研究中的具體實驗和機制研究至關(guān)重要，而采用傳統(tǒng)方法從復雜的微生物生態(tài)系統(tǒng)中分離細菌有如下3個主要缺點：勞動密集型、難以規(guī)�；�，而且缺乏表型-基因型整合。美國哥倫比亞大學Harris H. Wang小組利用自動化系統(tǒng)和機器學習實現(xiàn)高通量微生物培養(yǎng)組學研究。相關(guān)論文于2023年2月20日在線發(fā)表在《自然—生物技術(shù)》雜志上。

該研究采用了一個開放的高通量機器人菌株分離平臺，用于按需快速生成菌株，其中含有多個Hudson自動化設(shè)備，主要包括RapidPick MP高通量克隆挑選儀、Micro10x培養(yǎng)基分液器、RSH-4000封板機、板棧和Sciclops機械臂等。研究人員開發(fā)了一種機器學習方法，利用菌落形態(tài)和基因組數(shù)據(jù)，最大限度地提高分離出的微生物的多樣性，并能夠有針對性地挑選特定種屬。將該平臺應(yīng)用于20人的糞便樣本，研究人員得到了個性化的腸道微生物組生物庫，共計26997個分離物，占所有豐富類群的80%。對視覺捕獲的10萬個菌落進行空間分析，揭示了瘤胃球菌科、擬桿菌科、紅蝽菌科和雙歧桿菌科之間的共同生長模式，表明了重要的微生物相互作用。對來自這些生物庫的1197個高質(zhì)量基因組的比較分析顯示了有趣的品系內(nèi)部和人群間演化、選擇和水平基因轉(zhuǎn)移。

這種培養(yǎng)組學框架能夠為許多新興的微生物組研究提供新的研究成果，并使基于成像的表型的收集和定量分析與高分辨率基因組學數(shù)據(jù)系統(tǒng)化。

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