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“未/難培養(yǎng)”的魔咒:從免培養(yǎng)識別到原位分選,難培養(yǎng)微生物還能這樣做!

來源:長春長光辰英生物科學(xué)儀器有限公司 更新時間:2026-01-16 17:15:24 閱讀量:91
導(dǎo)讀:在不依賴培養(yǎng)的前提下,于原位狀態(tài)直接識別、定位并解析功能微生物,成為當(dāng)前研究的重要需求。圍繞這一需求,長光辰英構(gòu)建了以PRECI SCS-R300 與?Scatcher Ultra 為核心的平臺方案,系統(tǒng)性支持未培養(yǎng)/難培養(yǎng)微生物的原位識別、分選與后續(xù)解析。



未/難培養(yǎng)微生物研究的

關(guān)鍵挑戰(zhàn)與原位解析需求


在自然環(huán)境中,絕大多數(shù)微生物難以通過常規(guī)培養(yǎng)方法成功分離。無論是環(huán)境功能菌群,還是深海、腸道等復(fù)雜或極端生態(tài)位中的微生物,“未培養(yǎng)”或“難培養(yǎng)”狀態(tài)始終是制約功能解析與應(yīng)用轉(zhuǎn)化的核心瓶頸。傳統(tǒng)研究路徑依賴“培養(yǎng)—篩選—測序”,但在實際應(yīng)用中往往面臨兩方面限制:一是許多關(guān)鍵功能微生物在脫離原生環(huán)境后迅速喪失活性,甚至無法存活;二是真正承擔(dān)特定代謝功能的細(xì)胞通常豐度極低,群體平均方法難以準(zhǔn)確捕獲其真實貢獻(xiàn)。因此,在不依賴培養(yǎng)的前提下,于原位狀態(tài)直接識別、定位并解析功能微生物,成為當(dāng)前研究的重要需求。

 近年來,拉曼光譜、穩(wěn)定同位素標(biāo)記(如 D2O、13C)與可視化單細(xì)胞分選技術(shù)的發(fā)展,使研究者能夠在復(fù)雜體系中直接獲取單細(xì)胞層面的代謝表型,并基于表型判據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)分離,為未/難培養(yǎng)微生物的原位研究提供了可行的技術(shù)路徑。圍繞這一研究范式,長光辰英構(gòu)建了以PRECI SCS-R300 拉曼單細(xì)胞分選儀與 Scatcher Ultra 單細(xì)拉曼光鑷操縱與分選儀為核心的平臺方案,系統(tǒng)性支持未培養(yǎng)/難培養(yǎng)微生物的原位識別、分選與后續(xù)解析。





未/難培養(yǎng)微生物的原位研究實踐

01 活性污泥中雙酚A(BPA)降解菌的原位識別與捕獲

在活性污泥體系中,真正承擔(dān) BPA降解功能的細(xì)菌通常豐度極低,且難以通過傳統(tǒng)平板分離獲得。研究中引入 13C-BPA 穩(wěn)定同位素標(biāo)記,結(jié)合單細(xì)胞拉曼光譜,在不破壞原生體系的條件下直接識別攝取并代謝 BPA 的活性細(xì)胞。

隨后,通過 PRECI SCS-R300 可視化拉曼分選,將這些“原位標(biāo)記”的單細(xì)胞精準(zhǔn)分離,用于后續(xù)基因組與功能分析,從而實現(xiàn)對 BPA 降解菌的免培養(yǎng)原位捕獲。



圖1:雙酚A降解菌的拉曼原位識別與分選捕獲流程示意圖[1]


02 土壤原生解磷菌的原位活性檢測

土壤中解磷菌(PSB)在農(nóng)業(yè)養(yǎng)分循環(huán)中具有重要意義,但其活性狀態(tài)高度依賴微環(huán)境,離體培養(yǎng)往往難以真實反映其功能。

通過 D2重水標(biāo)記,研究者可在土壤原生體系中直接標(biāo)記代謝活躍的解磷細(xì)胞,并利用拉曼光譜對單細(xì)胞層面的代謝活性進(jìn)行判定。結(jié)合可視化單細(xì)胞分選技術(shù),實現(xiàn)對原生土壤環(huán)境中真實活性 PSB 的定向獲取,為功能菌研究提供更加可靠的原位證據(jù)。


圖2:重水拉曼標(biāo)記篩選土壤活性解磷菌流程圖[2]


03 功能微生物的定向培養(yǎng)新策略

針對未知培養(yǎng)條件的功能微生物,研究者提出了“先識別,再培養(yǎng)”的反向思路。通過拉曼-13C同位素技術(shù)在復(fù)雜體系中篩選具備特定代謝特征的單細(xì)胞,并利用 PRECI SCS-R300 (或 Scatcher Ultra 拉曼光鑷系統(tǒng)完成精準(zhǔn)分離,隨后結(jié)合單細(xì)胞基因組信息反向設(shè)計培養(yǎng)條件,實現(xiàn)對難培養(yǎng)功能菌的精準(zhǔn)篩選與培養(yǎng)突破。

圖3 單細(xì)胞拉曼分選-穩(wěn)定同位素示蹤-反向基因組學(xué)(RACS-SIP-GDC) 技術(shù)路徑示意圖[3]


04 深海微生物的免培養(yǎng)原位檢測

深海環(huán)境樣品極其珍貴,且微生物往往無法耐受常規(guī)實驗操作。

利用 Scatcher Ultra 單細(xì)胞拉曼光鑷操縱與分選儀,實現(xiàn)液體原位固定與單細(xì)胞拉曼檢測。研究者可在不依賴培養(yǎng)的情況下,直接對深海微生物的代謝特征進(jìn)行分析,光鑷操縱技術(shù)對目標(biāo)細(xì)胞的溫和操控與分離,為深海微生物的功能研究提供了一條低擾動、免培養(yǎng)的原位研究路徑。

4. 光鑷?yán)Y(jié)合深度學(xué)習(xí)的深海微生物原位識別結(jié)果[4]


05 腸道微生物的原位解析與厭氧單細(xì)胞培養(yǎng)

腸道微生物群中大量關(guān)鍵成員屬于嚴(yán)格厭氧、難培養(yǎng)類群。通過多模態(tài)成像、拉曼表型識別與可視化單細(xì)胞分選,研究者可在保持細(xì)胞活性的前提下,對目標(biāo)腸道微生物進(jìn)行精準(zhǔn)定位與分離;進(jìn)一步結(jié)合微陣列與厭氧培養(yǎng)體系,實現(xiàn)從原位識別 → 單細(xì)胞分選 → 活體培養(yǎng) → 測序驗證的閉環(huán)研究流程。


圖5 熒光探針標(biāo)記腸道微生物分選擴(kuò)增測序(FLCiSS)流程圖[5]


厭氧菌單細(xì)胞分選培養(yǎng)與擴(kuò)增和測序驗證




平臺與儀器優(yōu)勢:
支撐“未/難培養(yǎng)微生物原位研究”的關(guān)鍵能力




集成明場、熒光與單細(xì)胞拉曼檢測,實現(xiàn)表型與代謝活性的同步判定


支持 Raman-SIPD2O、13C)等原位示蹤策略


基于 LIFT 技術(shù)的無接觸分選,最大程度保持細(xì)胞活性


 適用于免培養(yǎng)功能菌篩選、單細(xì)胞組學(xué)銜接與后續(xù)培養(yǎng)驗證







基于光鑷的非接觸單細(xì)胞操縱,適合極端或脆弱樣品


支持液體環(huán)境下的原位捕獲與轉(zhuǎn)移


可與拉曼檢測聯(lián)用,用于深海、原生環(huán)境等難培養(yǎng)微生物研究場景




從“培養(yǎng)依賴”走向“原位解析”
的微生物研究新技術(shù)路徑



圍繞難培養(yǎng)微生物的核心科學(xué)問題,拉曼光譜、穩(wěn)定同位素標(biāo)記與可視化單細(xì)胞操縱技術(shù)正在重塑微生物研究的技術(shù)路徑。通過在原位條件下直接識別、定位并分離功能單細(xì)胞,研究者得以繞開培養(yǎng)瓶頸,更真實地理解微生物在自然與工程體系中的功能角色。

依托PRECI SCS-R300與 Scatcher Ultra等平臺,長光辰英為“未/難培養(yǎng)微生物”的原位研究提供了一套可落地、可擴(kuò)展的技術(shù)方案,正在助力環(huán)境微生物、極端微生物與腸道微生態(tài)等領(lǐng)域不斷突破傳統(tǒng)研究邊界。



參考文獻(xiàn):

[1] Manzi, Habasi Patrick, et al. "Unveiling bisphenol A-degrading bacteria in activated sludge through plating and 13C isotope labeled single-cell Raman spectroscopy." Journal of Hazardous Materials 485 (2025): 136862.

[2] Li, Hong-Zhe, et al. "Single-cell exploration of active phosphate-solubilizing bacteria across diverse soil matrices for sustainable phosphorus management." Nature Food 5.8 (2024): 673-683.

[3] Li, Jibing, et al. "In situ discrimination and cultivation of active degraders in soils by genome-directed cultivation assisted by SIP-Raman-activated cell sorting." Environmental Science & Technology 57.44 (2023): 17087-17098.

[4] Liu, Bo, et al. "Laser tweezers Raman spectroscopy combined with deep learning to classify marine bacteria." Talanta 244 (2022): 123383.

[5] Gao, Juan, et al. "Integrated identification of growth pattern and taxon of bacterium in gut microbiota via confocal fluorescence imagingoriented singlecell sequencing." Mlife 1.3 (2022): 350-358.

立即行動,

重新開啟難培養(yǎng)微生物

的探索旅程!

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