Las microalgas son organismos "simples" de células individuales, Sin embargo, tienen un gran potencial cuando se trata de ayudar a la humanidad a lograr la neutralidad de carbono. según investigadores del Instituto de Bioenergía y Tecnología de Bioprocesos de Qingdao (QIBEBT) de la Academia de Ciencias de China (CAS). Sus actividades metabólicas juegan un papel fundamental en el ciclo global del carbono y convierten el dióxido de carbono en una amplia variedad de macromoléculas de alto valor.

Ahora, Los investigadores de QIBEBT han desarrollado una forma de determinar rápidamente exactamente qué microalgas, entre millones de variaciones, pueden convertir más fácilmente el dióxido de carbono en compuestos valiosos que se pueden usar como combustibles. alimentos y drogas. Publicaron su enfoque el 18 de junio en Química analítica .

Sin embargo, El enfoque actual para identificar microalgas y comprender su actividad metabólica implica el cultivo y estudio de cada especie. "Es lento y tedioso, "dijo el primer autor Mohammadhadi Heidari Baladehi, estudiante de doctorado en el Centro Unicelular y Laboratorio Clave de Biocombustibles CAS en QIBEBT. "Es más, la gran mayoría de las microalgas en la naturaleza aún no se cultivan ".

Para acelerar la evaluación de microalgas, los investigadores emplearon microspectroscopía Raman, que produce imágenes que revelan las actividades metabólicas de la célula.

En este trabajo, Heidari Baladehi y su equipo establecieron una base de datos de "ramanomas" para microalgas, o colección de espectros Raman unicelulares. La base de datos ramanome consta de más de 9, 000 células de conocidas, diversas especies de microalgas. Demostrar el poder de la base de datos en la identificación rápida y caracterización funcional de microalgas, aplicaron un enfoque de aprendizaje automático, lo que significa que a medida que se agregaba más información al sistema, cuanto más aprendía el sistema a identificar patrones funcionales y genéticos entre diferentes organismos.

Heidari Baladehi dijo que uno de los puntos fuertes de su enfoque fue la combinación de dos retratos basados ​​en Raman, "uno para los pigmentos y otro para todos los demás compuestos de la célula. La mayoría de los enfoques actuales recopilan solo uno de los dos retratos, y por lo general no los recolecta de la misma celda. Los investigadores de QIBEBT propusieron combinar los dos retratos, de modo que se pueda obtener una gama de información mucho más completa y rica. Con los retratos combinados y el algoritmo de aprendizaje automático, su sistema puede identificar especies y sus funciones metabólicas con un 97% de precisión, para aquellas microalgas ya cultivadas y registradas en la base de datos.

Es más, Para aquellas especies de microalgas que no se han cultivado (son abundantes en el medio ambiente), los investigadores de QIBEBT inventaron una estrategia diferente:se obtienen imágenes de las células para los dos retratos Raman para perfilar sus funciones metabólicas primero, y luego ordenados y secuenciados para las secuencias del genoma, una celda a la vez. Lo lograron utilizando un instrumento desarrollado en Single-Cell Center llamado RACS-Seq. El instrumento es único en su capacidad para producir secuencias genómicas de alta calidad para la célula diana, a la resolución de precisamente una celda, después de recoger la señal Raman.

"Este enfoque integral para identificar rápidamente y perfilar metabólicamente células individuales, ya sea culto o inculto, acelera en gran medida la extracción y el cribado de fábricas de células de microalgas para una producción neutra en carbono, "dijo XU Jian, director del Single-Cell Center y autor principal del estudio.

Basado en su base de datos Microalgal Ramanome, los investigadores han establecido una plataforma web de acceso abierto (http://mard.single-cell.cn/) para respaldar el sistema de identificación basado en funciones. Planean desarrollar aún más su base de datos para acomodar otras clases de organismos vivos en la Tierra.