青島能源所開發出產油微生物菌株的高通量質譜篩選平臺

　　產油微生物菌株往往需要通過誘變或基因工程手段來提高其在工業應用中的性能，其中快速、高效篩選工程菌株是一項頗有挑戰性的任務。目前，通過檢測細胞代謝表型來篩選目標菌株，是篩選突變體庫的直接和精準的方法。當前，基于液相色譜或氣相色譜的細胞表型檢測技術的通量有限，導致篩選周期長，難以滿足大批量突變體的高通量篩選。因此，亟需開發快速高效的菌庫篩選平臺。中國科學院青島生物能源與過程研究所代謝物組學研究組開發了基于激光燒蝕電噴霧電離質譜的原位分析平臺，可直接原位檢測瓊脂平板上的單菌落，獲取菌落細胞代謝表型分子信息。近期，相關研究成果在線發表在Talanta上。

　　質譜具備高特異性、高靈敏度、普適性、快速、微量和非標記等優點，在各個學科領域廣泛應用。原位電離質譜是新型的分析技術，可直接解吸和電離天然樣品中的待測分子，無需分離或樣品預處理。該研究組開發了基于激光燒蝕電噴霧電離質譜（LAESI-MS）的平板單菌落直接檢測高通量分析系統，可用于直接分析富含油脂的海洋真菌裂殖壺菌單菌落，無需額外的實驗過程。LAESI-MS利用高能量脈沖激光燒蝕和解吸細胞代謝表型分子。這些分子通過電噴霧進行電離，并引入質譜，獲取菌落細胞特征指紋譜。細胞內脂滴中的甘油三酯（TAGs）分子的脂肪酸組成，可以進一步通過二級質譜進行結構鑒定（即LAESI-MS/MS）。此外，該研究開發了基于Python的TAFA-LEMS軟件包用于高通量處理獲得的原位質譜數據，計算菌落細胞內脂肪酸含量分布。LAESI-MS平臺具有快速、穩定性的優點，每個采樣點的數據采集速率小于2秒，脂肪酸相對含量的相對標準偏差小于13.69%。同時，使用LAESI-MS平臺獲取三角褐指藻和產油酵母菌株細胞的特征指紋譜和多種油脂類分子，證明該高通量篩選平臺具有成為微生物菌株工程的共性生物技術平臺的潛力。

　　研究工作得到國家自然科學基金、山東重點研發計劃和山東能源研究院的支持。