těžba kmenů

Mikroorganismy nabízejí nevyužitý potenciál pro pokrok v biotechnologii a udržitelnosti životního prostředí. Jejich složitost však představuje výzvy pro izolaci a podrobné studium specifických funkčních mikrobů.

Systém AI-RACS spojuje optickou pinzetu, jednobuněčnou Ramanovu spektroskopii (SCRS) a umělou inteligenci. Toto spojení umožňuje přesnou identifikaci, třídění a sběr jednotlivých buněk a transformuje mikrobiální jednobuněčný výzkum z manuálních operací s nízkou propustností na vysoce výkonné automatizované pracovní postupy.

Systém třídění buněk

Vědci ze Single-Cell Centera Qingdaova institutu Bioenergie a Technologie bioprocesů Čínské akademie věd (CAS) společně vyvinuli systém třídění buněk aktivovaných Ramanem (AI-RACS) s pomoci umělé inteligence.

Tento inovativní systém zautomatizoval izolaci a funkční analýzu mikroorganismů odolných vůči hliníku (ATM) z kyselé půdy. Jde o významný posun od manuálních, pracně náročných postupů, k vysoce výkonným automatizovaným pracovním postupům.

Foto: LIU Yang / Čínská akademie věd / Tiskový zdroj EurekAlert

Vědci úspěšně identifikovali a izolovali 13 kmenů tolerantních k hliníku, včetně Burkholderia  spp., Rhodanobacter  spp. a Staphylococcus aureus. Tyto kmeny vykazovaly vyšší metabolickou aktivitu ve srovnání s kmeny identifikovanými tradičními kultivačními metodami.

Použití SCRS jako kvantitativního biomarkeru umožnilo přesně určit a kategorizovat metabolicky aktivní mikroby s bezkonkurenční přesností.

Systém AI-RACS otevírá nové možnosti v oblastech jako je obnova zdrojů, environmentální management a průmyslové biotechnologie. 

Zdroj: Tisková zprávě EurekAlert, Studie byla publikovaná v Analytical Chemistry