主題：自動化系統 + 機器學習在高通量微生物培養組學中的應用

細菌培養對于微生物組學研究中的具體實驗和機制研究至關重要，而采用傳統方法從復雜的微生物生態系統中分離細菌有如下3個主要缺點：勞動密集型、難以規模化，而且缺乏表型-基因型整合。美國哥倫比亞大學Harris H. Wang小組利用自動化系統和機器學習實現高通量微生物培養組學研究。相關論文于2023年2月20日在線發表在《自然—生物技術》雜志上。

該研究采用了一個開放的高通量機器人菌株分離平臺，用于按需快速生成菌株，其中含有多個Hudson自動化設備，主要包括RapidPick MP高通量克隆挑選儀、Micro10x培養基分液器、RSH-4000封板機、板棧和Sciclops機械臂等。研究人員開發了一種機器學習方法，利用菌落形態和基因組數據，最大限度地提高分離出的微生物的多樣性，并能夠有針對性地挑選特定種屬。將該平臺應用于20人的糞便樣本，研究人員得到了個性化的腸道微生物組生物庫，共計26997個分離物，占所有豐富類群的80%。對視覺捕獲的10萬個菌落進行空間分析，揭示了瘤胃球菌科、擬桿菌科、紅蝽菌科和雙歧桿菌科之間的共同生長模式，表明了重要的微生物相互作用。對來自這些生物庫的1197個高質量基因組的比較分析顯示了有趣的品系內部和人群間演化、選擇和水平基因轉移。

這種培養組學框架能夠為許多新興的微生物組研究提供新的研究成果，并使基于成像的表型的收集和定量分析與高分辨率基因組學數據系統化。

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