Le microalghe sono organismi "semplici" di singole cellule, eppure danno un potente potenziale quando si tratta di aiutare l'umanità a raggiungere la neutralità del carbonio, secondo i ricercatori del Qingdao Institute of Bioenergy and Bioprocess Technology (QIBEBT) dell'Accademia cinese delle scienze (CAS). Le loro attività metaboliche svolgono ruoli fondamentali nel ciclo globale del carbonio e convertono l'anidride carbonica in un'ampia varietà di macromolecole di alto valore.

Ora, i ricercatori del QIBEBT hanno sviluppato un modo per determinare rapidamente esattamente quali microalghe, tra milioni di variazioni, possono convertire più facilmente l'anidride carbonica in composti preziosi che possono essere utilizzati come combustibili, cibo e droghe. Hanno pubblicato il loro approccio il 18 giugno in Chimica analitica .

Però, l'attuale approccio per identificare le microalghe e comprendere la loro attività metabolica prevede la coltura e lo studio di ciascuna specie. "È lento e noioso, " ha detto il primo autore Mohammadhadi Heidari Baladehi, uno studente di dottorato presso il Single-Cell Center e il CAS Key Laboratory of Biofuels presso QIBEBT. "Inoltre, la stragrande maggioranza delle microalghe in natura non è ancora stata coltivata".

Per accelerare la valutazione delle microalghe, i ricercatori hanno impiegato la microspettroscopia Raman, che produce immagini che rivelano le attività metaboliche della cellula.

In questo lavoro, Heidari Baladehi e il suo team hanno creato un database di "ramanomi" per le microalghe, o raccolta di spettri Raman unicellulari. Il database ramanome è composto da più di 9, 000 cellule da noto, diverse specie di microalghe. Per dimostrare la potenza del database nell'identificazione rapida e nella caratterizzazione funzionale delle microalghe, hanno applicato un approccio di apprendimento automatico, significa che più informazioni sono state aggiunte al sistema, più il sistema imparava a identificare modelli funzionali e genetici tra diversi organismi.

Heidari Baladehi ha affermato che un punto di forza del loro approccio è stata la combinazione di due "ritratti" basati su Raman, " uno per i pigmenti e uno per tutti gli altri composti nella cella. La maggior parte degli approcci attuali raccolgono solo uno dei due ritratti, e di solito non li raccolgono dalla stessa cella. I ricercatori del QIBEBT hanno proposto di combinare i due ritratti, in modo da poter raccogliere una gamma di informazioni molto più completa e ricca. Con i ritratti combinati e l'algoritmo di apprendimento automatico, il loro sistema può identificare le specie e le loro funzioni metaboliche con una precisione del 97%, per quelle microalghe già coltivate e registrate in banca dati.

Per di più, per quelle specie di microalghe che non sono state coltivate - sono abbondanti nell'ambiente - i ricercatori del QIBEBT hanno inventato una strategia diversa:le cellule vengono riprese per entrambi i due ritratti Raman per profilare prima le loro funzioni metaboliche, e quindi ordinati e sequenziati per le sequenze del genoma, una cella alla volta. Hanno raggiunto questo obiettivo utilizzando uno strumento sviluppato presso il Single-Cell Center chiamato RACS-Seq. Lo strumento è unico nella sua capacità di produrre sequenze genomiche di alta qualità per la cellula bersaglio, alla risoluzione di esattamente una cella, dopo aver raccolto il segnale Raman.

"Questo approccio completo per identificare rapidamente e profilare metabolicamente le cellule singole, colto o incolto, accelera notevolmente l'estrazione e lo screening delle fabbriche di cellule microalgali per la produzione a emissioni zero, " ha detto XU Jian, direttore del Single-Cell Center e autore senior dello studio.

Sulla base del loro database di microalghe Ramanome, i ricercatori hanno creato una piattaforma web ad accesso aperto (http://mard.single-cell.cn/) per supportare il sistema ID basato sulle funzioni. Hanno in programma di sviluppare ulteriormente il loro database per ospitare altre classi di organismi viventi sulla Terra.