30秒内自动化精准分选活体单细胞,星赛生物EasySort产品升级

来源:作者:时间:2023-01-03 14:58:45
  近日,星赛生物宣布EasySort单细胞微液滴分选系列产品升级,在芯片、硬件及软件三方面全维度创新和性能提升。其中,业内首创光镊辅助静态池成像分选技术在芯片上的应用可支持精确索引细胞分选,而新增的独创EasySort AUTO自动化模块及相关软件升级,使得显微镜可以智能化发现目标单细胞,并自动化分离获取,实现30秒内“精准擒拿”目标活体单细胞,单细胞得率达93%。升级产品可以更智能化、自动化的方式解决研究人员在单细胞分选环节一直以来的难题——“看得到,拿不出”,实现精细到不同细胞形态阶段的“所见即所得”,为微生物资源的探测和挖掘提供了有力手段。

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  图1:EasySort AUTO提升活体单细胞分选的自动化与智能化程度

  此前,星赛生物EasySort系列于今年年初发布,是一款可实现原位状态下活性单细胞精准分选的装备,目前包括Lego(可将显微镜升级为单细胞分选仪)和Compact(高度集成化的单细胞智能分选仪)两个型号。通过耦联光镊和微液滴技术,EasySort为单细胞的观测监测、捕获操纵、分离提取提供系统化解决方案。而此次产品升级进一步应用了多个业内独创专利技术,使活体单细胞分析分选更精准、更智能、更高效,为后续单细胞多组学研究提供了更多科研创新思路。

  实验数据显示,升级EasySort系统搭载的AI辅助图像识别算法对目标细胞识别的准确率达80%;系统嵌入的光镊技术可以捕捉并精准操控目标细胞;基于界面接触的微量液体分离专利技术,目标细胞能够以单管单细胞(One-Cell-One-Tube)的形式自动收集于PCR管中,通量为~120细胞/小时,单细胞率高于93%。该系统分选的目标单细胞可以直接开展单细胞测序、培养等工作,单细胞测序成功率高于84.2%,酵母细胞和大肠杆菌单细胞培养的成功率分别为~85%和~80%。相关科研成果近期发表于权威期刊《微生物》mLife。

  芯片升级:打造全新一代静态池芯片,实现高通量的精确索引细胞分选

  为了进一步简化技术操作流程,提升分选通量,并进一步支持大批量单细胞分析分选,星赛生物采用了基于OPSI的新一代单细胞分选耦合培养/测序策略,业内首创光镊辅助静态池成像分选技术,可以精确索引的方式对细胞进行分类,能“所见即所得”、保持细胞原位活性、高通量地分选明场、荧光、拉曼成像下的目标单细胞,并支撑高质量的单细胞基因组/转录组测序。该技术对于细菌、古菌、真菌、动植物、人体等各种大小细胞均广谱适用。相关工作得到了国家重点研发计划、山东省自然科学基金委和国家自然科学基金委的资助,相关研究成果发表于微流控领域国际权威期刊《芯片实验室》Lab on a Chip。

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图2:OPSI技术服务单细胞多组学研究

  软硬件升级:全流程自动化+独家AI算法,目标细胞识别更精准高效

  开发团队在原有版本产品基础上新增了自动化收集装置——EasySort AUTO系统模块,可实现自动化、智能化的从细胞群中精确分类不同形态的细胞。该系统由星赛生物联合中国科学院青岛生物能源与过程研究所单细胞中心开发,支持EasySort产品在一次上样之后,检索、分选、收集等环节实现全流程自动化。新增装置通过将光镊模块和自动采集模块耦合到正置显微镜来构建,安装简便并适配奥林巴斯、尼康、徕卡和蔡司等多个显微镜型号。

  产品同时升级了支持EasySort AUTO自动化收集装置的软件,可对细胞进行AI智能分析并精准检索目标细胞,其智能分选路径设计,在光镊锁定细胞启动分选时还可以使其自动避障。

  多个权威期刊论文实验结果验证EasySort对单细胞多组学的创新研究价值

  升级后的EasySort系列产品为研究人员提供了新一代的单细胞分选耦合培养/测序策略,提供了原位活体微生物单细胞分选的自动化、基于精确索引和保持细胞活力的解决方案,并已成功支持多个相关实验研究。

  例如,研究人员成功的利用AI辅助检测模型,实现单个细胞的形态图像快速获取并呈现预测结果。实验使用在亮度、形状和质地上都不同的两种酵母来验证识别的准确性。其中一种酵母对比度小、形状圆润、内部纹理无明显变化,而AI辅助检测模型精准的识别了相关特征。实验结果显示绝大多数酵母种类可以被正确分类,该研究成果发表于《微生物》mLife。

  近期在《芯片实验室》Lab on a Chip发表的论文也展现了OPSI的通用性、方便性、灵活性和低成本等优势,研究人员使用OPSI系统分选人体MCF-7单细胞进行RNA-seq,获得了高质量和高可重复性的单细胞转录组谱。

  目前,升级版本EasySort产品已实现样机下线及支持批量生产,升级后的装置及系统可与拉曼光谱仪耦合用于单细胞分析分选,将大大拓宽应用范围,其能将表型与基因型联系起来的能力也为单细胞多组学提供了更多研究空间。

中国教育报道

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