基于未标记单细胞形态与拉曼光谱的精准培养组学技术

《Nature Communications》：Precision culturomics enabled by unlabeled single-cell morphology and Raman spectra

　　

摘要

从人类微生物组等复杂的微生物群落中选择性富集目标细菌一直是个难题。在此，我们基于无标记形态学、拉曼光谱以及激光诱导前向转移技术，开发出一种精准的单细胞培养组学方法。该方法能够在单个微生物细胞形成可见菌落之前的多代就对其进行分析。我们构建了一个基于机器学习的框架，能够实现复杂微生物群落中单细胞的物种级鉴定，还能在粪便或阴道样本中针对特定细菌进行选择性培养，并通过拉曼光谱量化某些细胞成分。对单细胞培养物的基因组分析表明，短期使用抗生素会促进肠道共生菌的既有耐药性及新突变，同时还会导致不同物种间出现趋同进化现象。我们的精准培养组学方法为微生物组研究中的单细胞水平形态学、代谢学及基因组学分析提供了强大的工具。