ActinoMation:一种识字的编程方法,用于Streptomyces spp的中等通量机器人结合

科学领域:

• 微生物学 微生物学
• 分子生物学分子生物学
• 生物技术是生物技术.

背景情况:

• 菌株对于生产抗生素和生物活性化合物至关重要.
• 目前用于Streptomyces的基因工程方法缓慢且劳动密集.
• 克里斯普尔技术改善了对Streptomyces代谢潜力的获取,但转化仍然是一个瓶.

研究的目的:

• 提出一个半自动化,中等吞吐量的工作流程,用于将重组DNA引入Streptomyces物种.
• 为了提高对Streptomyces的基因工程协议的可访问性.
• 验证自动化工作流程的效率和可扩展性.

主要方法:

• 使用了Opentrons (OT-2) 机器人平台进行半自动化DNA转换.
• 开发了ActinoMation,这是一个基于Jupyter Notebook的开源Python协议创建器.
• 通过将Streptomyces coelicolor,S. albidoflavus和S. venezuelae转化为特定的等离子体验证了工作流.

主要成果:

• 在不同的Streptomyces菌株和等离子体中实现了不同的结合效率,在S. venezuelae中取得了显著的成功 (高达6.13%).
• 表现出一个错误的阳性率,范围从8.33%到54.54%.
• 证实自动化可以简化结合工作流程,而不会影响大规模应用的效率.

结论:

• 使用Opentrons和ActinoMation的半自动化工作流显著提高了Streptomyces基因工程的效率.
• 这种方法使复杂的基因操纵更容易获得,加速新生物活性化合物的发现.
• 开发的协议是可扩展的,并保持了结合效率,促进了Streptomyces的更广泛的研究和开发.