用人工智能辅助的自动和基于索引的微生物单细胞分类系统为一细胞一管
Zhidian Diao1,2,3,4, Lingyan Kan1,3,4, Yilong Zhao1,3,4
1CAS Key Laboratory of Biofuels, Shandong Key Laboratory of Energy Genetics, Single-Cell Center, Qingdao Institute of Bioenergy and Bioprocess Technology Chinese Academy of Sciences Qingdao China.
mLife
|May 31, 2024
概括
由人工智能驱动的EasySort AUTO系统精确地对个体微生物细胞进行排序,以便进行微生物组分析. 这种基于索引的自动化方法确保了像测序这样的下游应用程序的高细胞可行性和吞吐量.
科学领域:
- 微生物学 微生物学
- 生物技术是生物技术.
- 生物工程是生物工程.
背景情况:
- 在现场微生物组分析需要精确识别和隔离单个细胞.
- 目前用于单细胞分类的方法可能是劳动密集型的,可能会损害细胞生存能力.
研究的目的:
- 开发一个基于索引的自动化系统,用于高吞吐量,单细胞分类.
- 为了能够精确地隔离微生物细胞,同时保持其下游分析的活力.
主要方法:
- 开发EasySort AUTO,这是一个集成人工智能辅助对象检测用于细胞识别和光学笔进行排序的自动化系统.
- 实施一种新型的交叉接口接触微流体印刷方法,用于自动化"一细胞一管"细胞出口.
- 使用混合酵母样本和下游单细胞增殖试验进行验证.
主要成果:
- 实现了>93%的效率和~120个单细胞/小时的吞吐量.
- >80%的分类酵母和大肠杆菌细胞仍然可以培养,这表明生存能力的保存优越.
- 人工智能辅助分类在从混合样本中分离目标细胞方面表现出高准确度.
结论:
- EasySort AUTO提供了一种自动化,高效和可靠的解决方案,用于从复杂样品中单细胞分类.
- 该系统维持细胞活力和精确索引的能力对于推进微生物组研究和单细胞应用至关重要.
- 开发的技术显示出在单细胞测序和微生物文化学方面的应用潜力显著.


