p Microalgas são organismos "simples" de células individuais, ainda assim, eles têm um grande potencial quando se trata de ajudar a humanidade a atingir a neutralidade de carbono, de acordo com pesquisadores do Instituto Qingdao de Bioenergia e Tecnologia de Bioprocessos (QIBEBT) da Academia Chinesa de Ciências (CAS). Suas atividades metabólicas desempenham papéis fundamentais no ciclo global do carbono e convertem o dióxido de carbono em uma ampla variedade de macromoléculas de alto valor. p Agora, os pesquisadores do QIBEBT desenvolveram uma maneira de determinar rapidamente exatamente quais microalgas - dentre os milhões de variações - podem mais facilmente converter dióxido de carbono em compostos valiosos que podem ser usados ​​como combustíveis, alimentos e drogas. Eles publicaram sua abordagem em 18 de junho em Química Analítica .

p Contudo, a abordagem atual para identificar microalgas e entender sua atividade metabólica envolve a cultura e o estudo de cada espécie. "É lento e tedioso, "disse o primeiro autor Mohammadhadi Heidari Baladehi, Doutoranda no Single-Cell Center e CAS Key Laboratory of Biofuels da QIBEBT. "Além disso, a grande maioria das microalgas na natureza ainda não é cultivada. "

p Para acelerar a avaliação de microalgas, os pesquisadores empregaram a microespectroscopia Raman, que produz imagens que revelam as atividades metabólicas da célula.

p Nesse trabalho, Heidari Baladehi e sua equipe estabeleceram um banco de dados de "ramanomes" para microalgas, ou coleção de espectros Raman de uma única célula. O banco de dados ramanome consiste em mais de 9, 000 células conhecidas, diversas espécies de microalgas. Para demonstrar o poder do banco de dados na rápida identificação e caracterização funcional de microalgas, eles aplicaram uma abordagem de aprendizado de máquina, o que significa que mais informações foram adicionadas ao sistema, mais o sistema aprendeu a identificar padrões funcionais e genéticos entre diferentes organismos.

p Heidari Baladehi disse que um ponto forte de sua abordagem era combinar dois "retratos baseados em Raman, "um para pigmentos e um para todos os outros compostos da célula. A maioria das abordagens atuais coleta apenas um dos dois retratos, e geralmente não os coleta na mesma célula. Os pesquisadores do QIBEBT propuseram combinar os dois retratos, para que uma gama de informações muito mais completa e rica possa ser obtida. Com os retratos combinados e o algoritmo de aprendizado de máquina, seu sistema pode identificar espécies e suas funções metabólicas com 97% de precisão, para aquelas microalgas já cultivadas e registradas em banco de dados.

p Além disso, para aquelas espécies de microalgas que não foram cultivadas - elas são abundantes no ambiente - os pesquisadores QIBEBT inventaram uma estratégia diferente:as células são fotografadas para os dois retratos Raman para traçar o perfil de suas funções metabólicas primeiro, e, em seguida, classificado e sequenciado para as sequências do genoma, uma célula de cada vez. Eles conseguiram isso usando um instrumento desenvolvido no Single-Cell Center chamado RACS-Seq. O instrumento é único em sua capacidade de produzir sequências de genoma de alta qualidade para a célula-alvo, na resolução de precisamente uma célula, após coletar o sinal Raman.

p "Esta abordagem abrangente para identificar rapidamente e definir o perfil metabólico de células únicas, cultos ou incultos, acelera muito a mineração e a triagem de fábricas de células de microalgas para produção neutra em carbono, "disse XU Jian, diretor do Single-Cell Center e autor sênior do estudo.

p Com base em seu banco de dados Microalgal Ramanome, os pesquisadores estabeleceram uma plataforma web de acesso aberto (http://mard.single-cell.cn/) para suportar o sistema de ID baseado em funções. Eles planejam desenvolver ainda mais seu banco de dados para acomodar outras classes de organismos vivos na Terra.