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告別傳統(tǒng)低效!RAcolony開(kāi)啟工業(yè)酵母自動(dòng)化篩選新時(shí)代

來(lái)源:長(zhǎng)春長(zhǎng)光辰英生物科學(xué)儀器有限公司 更新時(shí)間:2025-07-25 11:00:20 閱讀量:135
導(dǎo)讀:長(zhǎng)光辰英RAcolony高通量菌落智能篩選系統(tǒng)利用菌落形態(tài)與拉曼光譜的差異性識(shí)別,實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的“菌落去重復(fù)”篩選,結(jié)合自動(dòng)化挑菌機(jī)械臂,代替人工操作,有效提高篩菌效率,降低后續(xù)鑒定的成本,為工業(yè)酵母等資源菌株的篩選帶來(lái)了全新的解決方案。


在工業(yè)領(lǐng)域,酵母的應(yīng)用極為廣泛,從發(fā)酵食品到合成生物學(xué)諸多方面都有它的身影。目前,工業(yè)酵母的傳統(tǒng)篩選主要依賴人工挑取。科研人員需要在堆積如山的培養(yǎng)皿中,憑借肉眼和經(jīng)驗(yàn)挑選菌株,不僅效率低、周期長(zhǎng),更重要的是,人工操作主觀性強(qiáng),容易出現(xiàn)重復(fù)挑取相同菌株的情況,大大影響篩選結(jié)果的準(zhǔn)確性和多樣性,限制了工業(yè)酵母等微生物資源的開(kāi)發(fā)利用。


有沒(méi)有一種技術(shù)
能打破這一困境呢?


自主研發(fā)的RAcolony高通量菌落智能篩選系統(tǒng)給出了令人滿意的答案,其利用菌落形態(tài)與拉曼光譜的差異性識(shí)別,實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的“菌落去重復(fù)”篩選,結(jié)合自動(dòng)化挑菌機(jī)械臂,代替人工操作,有效提高篩菌效率,降低后續(xù)鑒定的成本,為工業(yè)酵母等資源菌株的篩選帶來(lái)了全新的解決方案。




RAcolony

憑什么脫穎而出?



·  原位拉曼檢測(cè)

無(wú)需破壞或轉(zhuǎn)移菌落,即可在平皿中直接獲取菌落的微觀圖像與拉曼“分子指紋”等表型信息。

·  AI智能去重

RAcolony系統(tǒng)基于形態(tài)、光譜相似性進(jìn)行聚類分析,能夠精準(zhǔn)分辨不同菌株間的差異,有效避免重復(fù)挑取相同菌株,讓篩選更高效、更準(zhǔn)確。

·  高通量設(shè)計(jì)

多平皿綜合去重+高通量機(jī)械臂挑取,滿足大規(guī)模篩選的需求。無(wú)論是工業(yè)酵母資源庫(kù)構(gòu)建,還是發(fā)酵工藝優(yōu)化,RAcolony都能大顯身手。



RAcolony

您的理想篩菌助手



·  效率大幅提升

使用RAcolony,僅需挑取10~30%的菌落就能實(shí)現(xiàn)90~100%的物種覆蓋,大大縮短了菌落篩選周期,降低了工作量。

·  成本顯著降低

由于大幅減少了需要進(jìn)行下游測(cè)序與功能檢測(cè)的菌株數(shù)量,能夠節(jié)省大量篩菌成本。



案例展示




1. 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

A樣品:9類工業(yè)酵母:來(lái)自8個(gè)不同屬,其中 2 株屬于同屬不同種,平皿中共201個(gè)菌落。

B樣品:8 個(gè)不同株,均屬于釀酒酵母種,平皿中共100個(gè)菌落。


2. 成果展示

RAcolony配備菌落原位拉曼光譜檢測(cè)模塊,能夠穩(wěn)定、高質(zhì)量地采集工業(yè)酵母菌落的拉曼光譜信息。樣品 A 的篩選結(jié)果顯示,9 種工業(yè)酵母拉曼光譜差異和區(qū)分度明顯 ( 圖 1 A-C)。RAcolony的拉曼光譜“去重” 結(jié)果表明,當(dāng)從 201 個(gè)菌落中挑取18個(gè)菌落,可捕獲9類工業(yè)酵母,平均物種覆蓋率100%(圖1 D)??梢?jiàn),RAcolony能夠基于拉曼光譜去重分析高效實(shí)現(xiàn)工業(yè)酵母篩選。

圖1 樣品A的拉曼光譜去重分析結(jié)果和菌落挑取數(shù)量與物種覆蓋度關(guān)系


B樣品的8種釀酒酵母的光譜差異和區(qū)分度也較為明顯(圖2 A-C),在選取14個(gè)菌落作為去重菌落數(shù)參考時(shí),能夠覆蓋100%的B樣品物種(圖2 D)。

圖2 樣品B的拉曼光譜去重分析結(jié)果和菌落挑取數(shù)量與物種覆蓋度關(guān)系



結(jié)語(yǔ)




RAcolony高通量菌落智能篩選系統(tǒng)正在革新傳統(tǒng)工業(yè)酵母篩選策略,大大降低了篩菌所需的時(shí)間與費(fèi)用投入,為工業(yè)酵母菌株的應(yīng)用轉(zhuǎn)化注入新的活力,在微生物資源庫(kù)構(gòu)建、功能菌株篩選等領(lǐng)域展現(xiàn)出前所未有的潛力。



參考文獻(xiàn):

[1]Que Z, Wang S, Wei M, Fang Y, Ma T,  et al. The powerful function of Saccharomyces cerevisiae in food science and other fields: a critical review. Food Innovation and Advances. 2024;3: 167?180 doi: 10.48130/fia-0024-0016.

[2] Huang Y, Sheth RU, Zhao S, Cohen LA, Dabaghi K, Moody T, Sun Y, Ricaurte D, Richardson M, Velez-Cortes F, Blazejewski T, Kaufman A, Ronda C, Wang HH. High-throughput microbial culturomics using automation and machine learning. Nat. Biotechnol. 2023; 41:1424-33. doi: 10.1038/s41587-023-01674-2.

[3] Maquelin K, Choo-Smith LP, van Vreeswijk T, Endtz HP, Smith B, Bennett R, Bruining HA, Puppels GJ. Raman spectroscopic method for identification of clinically relevant microorganisms growing on solid culture medium. Anal Chem. 2000. 72:12-9. doi: 10.1021/ac991011h.

[4] Rebro?ová K, ?iler M, Samek O, R??i?ka F, Bernatová S, Je?ek J, Zemánek P, Holá V. Differentiation between Staphylococcus aureus and Staphylococcus epidermidis strains using Raman spectroscopy. Future Microbiol. 2017. 12:881-890. doi: 10.2217/fmb-2016-0224. 

[5] Shen H, R?sch P, Popp J. Fiber Probe-Based Raman Spectroscopic Identification of Pathogenic Infection Microorganisms on Agar Plates. Anal. Chem. 2022. 94:4635-4642. doi: 10.1021/acs.analchem.1c04507.

[6] Espagnon I, Ostrovskii D, Mathey R, Dupoy M, Joly PL, Novelli-Rousseau A, Pinston F, Gal O, Mallard F, Leroux DF. Direct identification of clinically relevant bacterial and yeast microcolonies and macrocolonies on solid culture media by Raman spectroscopy. J. Biomed Opt. 2014. 19:027004. doi: 10.1117/1.JBO.19.2.027004. 

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立即行動(dòng),開(kāi)啟工業(yè)酵母

自動(dòng)化篩選新時(shí)代!


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#微生物篩選 #拉曼光譜 #工業(yè)酵母 #菌落去重


END


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