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作者:廖洋 劉佳 來源:中國科學報 發布時間:2021/9/22 19:13:17
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“拉曼組內關聯分析”揭示代謝物轉化網絡

 

 拉曼組內關聯分析(IRCA)僅需一個細胞群體的一個狀態,即可預測其代謝物轉化網絡。(單細胞中心供圖)

細胞內代謝物之間是否正在發生相互轉化,是細胞代謝活動最重要的動態特征之一。然而,由于其檢測方法極為繁瑣,這一直是細胞內代謝物研究的瓶頸之一。

近日,中科院青島生物能源與過程研究所單細胞中心提出了名為“拉曼組內關聯分析”(Intra-Ramanome Correlation Analysis; IRCA)的理論框架與算法,并示范了細胞工廠功能測試等方面的應用。相關工作發表于mBio。

據悉,在無需標記或破壞細胞的前提下,“拉曼組內關聯分析”算法僅僅基于一個拉曼組數據點,即一個樣品的一個狀態,利用其中不同單細胞拉曼光譜的差異,就能推測該狀態下的代謝物相互轉化網絡。

記者了解到,代謝物相互轉化網絡的構建,傳統上基于質譜或色譜等代謝組學方法。它們通常必須破壞細胞,每次分析需要大量的細胞,而且要求基于一系列不同代謝狀態的實驗樣品進行關聯比較,這導致整個過程非常繁瑣與耗時。此次,單細胞中心提出的“拉曼組內關聯分析”算法是基于“拉曼組”的原創解決方案。

拉曼組,是一個細胞群體在特定狀態下單細胞拉曼光譜的集合。這些單細胞,盡管遺傳背景與環境條件等均一致,其代謝狀態卻各不相同,導致其拉曼光譜之間具有細微但顯著的差異。一個“遺傳同質性”樣品中細胞間具有“代謝異質性”,是生命體系最本質的特性之一。

利用該本質特性,單細胞中心博士何曰輝帶領的研究小組提出了命名為“拉曼組內關聯分析”的思路。首先,一張單細胞拉曼光譜中數百乃至數千的拉曼譜峰中,每個譜峰或其組合可潛在代表一個代謝表型,如一類化合物的種類與含量。其次,把每個細胞作為一個獨立的生物學重復,在不同細胞之間,將同一位置的譜峰與其他任一譜峰進行兩兩關聯分析,如果發現呈現“負關聯”的峰—峰組合,即意味著其對應的兩類化合物之間存在相互轉化的關系。最后,將該分析拓展到單細胞拉曼光譜中所有可能的峰—峰組合,則能建立一個該狀態下細胞內化合物相互轉化或代謝表型相互關聯的“網絡”。

據介紹,研究小組以各種光合微藻為模式,通過一系列系統性的生物化學與遺傳學實驗,驗證了IRCA預測結果的準確性和可靠性。這些實驗證明,僅僅需要一個樣品——即一個拉曼組數據點,用樣品中的數十個細胞,通過IRCA算法,就能夠揭示該特定條件與時間下,細胞中蛋白、多糖、油脂、色素、核酸等各種儲碳物質的相互轉化規律。這些規律的快速探測,對于光合固碳細胞工廠的篩選與表征至關重要。

最后,研究人員還通過IRCA,構建了微藻、酵母、大腸桿菌等物種在多種狀態下的代謝物轉化網絡,驗證了該方法的廣譜適用性,并證明這種拉曼組內關聯網絡(IRCN,Intra-Ramanome Correlation Network)有望成為一種極為靈敏、信息量豐富的代謝表型組學數據類型,來定義、表征乃至監測任何細胞體系的代謝功能。

相對于質譜、色譜等分析手段,IRCA具有超靈敏、快速、高通量、低成本(無需試劑耗材)等核心優勢,因此IRCA將在合成生物學、精準醫學、生態監控、生物制造等廣闊領域開辟一系列全新的應用。同時,基于拉曼組概念和單細胞拉曼分選等核心器件的創新,單細胞中心發明和產業化了臨床單細胞拉曼藥敏快檢儀CAST-R、單細胞拉曼分選—測序文庫耦合系統RACS-Seq、高通量流式拉曼分選儀FlowRACS等。IRCA將通過這些原創國產的單細胞科學儀器,服務于廣大的科學與產業用戶。

該工作由單細胞中心研究員徐健主持完成,獲得了國家自然科學基金、中國科學院先導專項、山東省自然科學基金、中國博士后科學基金的支持。

相關論文信息:https://journals.asm.org/doi/10.1128/mBio.01470-21

 
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