揭秘深海：單細(xì)胞光鑷?yán)夹g(shù)助力深海微生物的免培養(yǎng)原位檢測
在浩瀚無垠的深海中，隱藏著無數(shù)未被發(fā)現(xiàn)的微生物寶藏。這些微小的生命體可能是解決日益嚴(yán)重的海洋污染問題的關(guān)鍵。傳統(tǒng)方法難以捕捉這些微小生命體，單細(xì)胞光鑷?yán)夹g(shù)可在液體中實(shí)現(xiàn)對微生物單細(xì)胞的捕獲與操縱，以及拉曼光譜采集、微液滴分離等操作，為深海微生物的免培養(yǎng)原位檢測提供新的思路。
應(yīng)用優(yōu)勢
· 光鑷與拉曼光譜技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)微生物單細(xì)胞的液體原位固定與免標(biāo)記拉曼光譜檢測識別
應(yīng)用方案
1、實(shí)驗(yàn)流程
2.1 深海微生物拉曼光譜采集
對深海采集的PE碎片上的微生物混合培養(yǎng)物進(jìn)行測序，從中選取了5個種屬的細(xì)菌單細(xì)胞進(jìn)行拉曼光譜采集，包括不動桿菌（Acinetobacter sp.）、假芽孢菌（Fictibacillus sp.）、鹽單胞菌（Halomonas sp.）、假單胞菌（Pseudomonas sp.）和葡萄球菌（Staphylococcus sp.）。利用光鑷固定微生物單細(xì)胞，同時拉曼激發(fā)光用于采集微生物拉曼信號，實(shí)現(xiàn)液體中微生物原位拉曼檢測。將每種菌采集的300個光譜求均譜后結(jié)果如圖1所示。
2.2 PGGAN算法模擬拉曼光譜
由于海洋微生物密度遠(yuǎn)低于富集培養(yǎng)密度，因此為實(shí)現(xiàn)更低樣品量下更準(zhǔn)確的分類結(jié)果，采用了PGGAN算法對采集的拉曼光譜進(jìn)行模擬，并生成對應(yīng)的模擬光譜。圖2中藍(lán)線為生成光譜的平均光譜，紅線為真實(shí)光譜，各菌屬的生成光譜與真實(shí)光譜的差異肉眼幾乎無法區(qū)分，說明該方法確實(shí)能夠較為真實(shí)地模擬各菌屬的拉曼光譜。采用該算法對5種深海微生物各生成了1000個模擬光譜。
2.3 深度學(xué)習(xí)對深海菌的預(yù)測分類
將上述PGGAN算法生成的每種菌1000個拉曼光譜導(dǎo)入不同的分類模型中（PCA-LDA、PCA-SVM、kNN、CNN、ResNet），對每種菌的光譜數(shù)據(jù)取80％用于模型訓(xùn)練，剩余20％用于預(yù)測驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確率，得到的最優(yōu)模型ResNet的預(yù)測結(jié)果如圖3所示，預(yù)測的平均準(zhǔn)確率為99.8％。
小結(jié)
傳統(tǒng)的微生物鑒定方法通常涉及復(fù)雜的樣品處理和破壞性，更無法實(shí)現(xiàn)原位檢測，限制了對真實(shí)樣品的探索。SC-catcher-R單細(xì)胞拉曼光鑷操縱與分選系統(tǒng)，集拉曼光譜與光鑷分選于一體，應(yīng)用光鑷技術(shù)在液體中實(shí)現(xiàn)對微生物單細(xì)胞的捕獲與操縱、單細(xì)胞拉曼光譜采集、微液滴分離等操作。在本研究中，運(yùn)用光鑷-拉曼、PGGAN算法和ResNet分類模型建立了一套用于深海微生物免培養(yǎng)快速原位識別的新方法。該方法減少了對大量樣品數(shù)據(jù)的采集需求，解決了低信噪比拉曼光譜的分類難題，為深海微生物的免培養(yǎng)識別提供了一種快速、準(zhǔn)確、免標(biāo)記的檢測工具。
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