基于液滴-质谱联用的单细胞精度微生物组代谢分析新方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    31800084
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    28.0万
  • 负责人：
    葛安乐
  • 依托单位：
    中国科学院青岛生物能源与过程研究所
  • 学科分类：
    C0105.微生物学新技术与新方法
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Meta-metabolomics is an important tool for dissecting the functional mechanisms of microbiota. However, due to the extraordinary complexity of microbiota, reconstructing the metabolome of individual members of a microbiota from traditional meta-metabolomics datasets is typically quite difficult. This has become one key limitation of the current experimental strategy of meta-metabolomics. To tackle this problem, this proposal aims to employ microfluidic droplets, in which single (or several symbiotic) microbial cells are wrapped in micro-droplets for high-throughput parallel culture. The droplet-based single-cell culture is then coupled to downstream mass spectrometry for metabolomics analysis, in parallel. To achieve this goal, several key techniques will be developed, which include: single-cell cultivation in droplets, auto-spotting of matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI) interface, and online in situ pretreatment of samples. In the end, an innovative single-cell precision (i.e., from clonal population of single-cells) ultra-high-speed integrated metabolomics method would be demonstrated, using oral microbiota as an example.
代谢物组是解析微生物组功能机制的重要工具。但是微生物组通常结构复杂，其个体成员的代谢组一般难以从传统意义上的元代谢物组数据中得以重建，这是当前元代谢组实验策略的核心局限性之一。针对这一瓶颈，本项目拟采用微液滴分散包裹微生物，即将单个(或数个共生)微生物细胞包裹在微液滴中进行高通量并行培养，并且与质谱耦合进行代谢组学分析，力图实现在“个体”层面全面解析微生物组代谢谱。拟重点建立液滴单细胞培养及分选、芯片-MALDI自动点样和在线原位代谢物预处理等关键技术，进而以口腔微生物组为模式检测体系，探索一种以单细胞克隆化群体为并行分析单元、超高速、一体化的微生物组代谢分析新方法。

结项摘要

代谢分析是解析微生物组功能机制的重要工具。但是由于微生物组异乎寻常的复杂程度，个体的代谢功能通常难以从复杂微生物组代谢物谱中得以重建，使得目前常用的代谢组分析工具无法适应微生物组的复杂要求。针对上述瓶颈，本项目采用微液滴分散包裹微生物，即将单个(或数个共生)微生物细胞包裹在微液滴中进行高通量并行培养，并且与质谱耦合进行代谢组学分析，力图实现在“个体”层面全面解析微生物组代谢谱。已成功发展（1）基于液滴的微生物培养技术，通过优化芯片结构，实现从50微米-100微米各种不同大小液滴的单细胞细菌包裹和培养，经过约3-6小时的培养后，在光学显微镜下能观测到液滴内培养基光学透明度发生变化。（2）建立培养后的液滴识别与分选技术，并且耦合（3）液滴自动点样技术，成功实现微生物的微观培养到后续的宏观操控为基础的识别、分选、点样技术平台。发展适用于在线微生物培养的液滴微流控、液滴包裹代谢物的自动点样、代谢物预处理以及MALDI质谱代谢物分析等关键技术，其中液滴分选效率能达到90%以上。并且将分选后的液滴成功点样到靶板上。其中点样效率在90%左右。后续通过与MALDI质谱耦合，成功检测出微生物的代谢物质。采用上述技术，以微生物组为检测体系，力图建立一种创新的单细胞精度超高速一体化微生物组代谢分析方法。本项目的实施，将为目前微生物组代谢分析中的单细胞精度分析提供新的解决方案。

项目成果

期刊论文数量（2）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（2）
A Palm Germ-Radar (PaGeR) for rapid and simple COVID-19 detection by reverse transcription loop-mediated isothermal amplification (RT-LAMP).
棕榈胚芽雷达 (PaGeR) 通过逆转录环介导的等温扩增 (RT-LAMP) 快速、简单地检测 COVID-19
  • DOI：
    10.1016/j.bios.2021.113925
  • 发表时间：
    2022-03-15
  • 期刊：
    Biosensors & bioelectronics
  • 影响因子：
    12.6
  • 作者：
    Ge A;Liu F;Teng X;Cui C;Wu F;Liu W;Liu Y;Chen X;Xu J;Ma B
  • 通讯作者：
    Ma B
A low-cost microfluidic platform coupled with light emitting diode for optogenetic analysis of neuronal response in C. elegans
一种低成本微流体平台与发光二极管相结合，用于线虫神经元反应的光遗传学分析
  • DOI：
    10.1016/j.talanta.2020.121646
  • 发表时间：
    2021-02-01
  • 期刊：
    TALANTA
  • 影响因子：
    6.1
  • 作者：
    Ge, Anle;Hu, Liang;Liu, Bi-Feng
  • 通讯作者：
    Liu, Bi-Feng

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

葛安乐的其他基金

AI辅助高通量微生物单细胞生长表型识别分选方法学研究
  • 批准号：
    32370098
  • 批准年份：
    2023
  • 资助金额：
    50 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
关闭
close
客服二维码