抄録/ポイント：
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ABSTRACTは,微生物のクローンおよび混合集団内の単一微生物細胞の自然蛍光シグネチャを分析した。非常に類似した形細胞がそれらの自己蛍光特徴において顕著に異なり,自然蛍光シグネチャが成長相と共に動的に変化することを見出した。機械学習モデルは,その表現型と生理学的状態に従って,単細胞自然蛍光シグネチャのデータセットで訓練でき,例えば,Pseudomonas putidaの定常期細胞から,野生型Aspergillus nidulans細胞を,その窒素代謝変異体対応物と対数期細胞から区別した。3次元空間における個々の生きた微生物細胞の自然細胞蛍光シグネチャを光学的に抽出し,カタログするために最小侵襲性法(共焦点反射顕微鏡支援単細胞自然蛍光[CRIF]分析)を開発した。この技術は,個体群レベルで自然蛍光シグネチャを分析し,クローン培養を必要とする従来の技術から前進する段階である。蛍光シグネチャは細胞の生来の性質であるため,この技術は3次元空間に分布する細胞集団内の無傷およびタグフリー単一細胞の型または生理学的状態の予測を可能にする。本研究は,細胞標識なしで,顕微鏡下の自己蛍光シグネチャにより,不均一集団における各単一細胞の潜在的表現型を直接評価できる,流線細胞分析のための青写真を提示する。IMPORTANCCE A細胞の自然蛍光シグネチャは,細胞内の多様な生体分子により放出される蛍光シグナルの集合である。先天性蛍光シグネチャは様々な細胞特性と生理学的状態を反映することが知られている。したがって,それらは細胞同定と同様に細胞特性化における豊富な情報源として役立つ。しかし,従来の技術は,単一細胞レベルでではなく,集団レベルでの自然蛍光シグネチャの分析に焦点を合わせ,従ってクローン培養を必要とする。本研究では,単一微生物細胞の自然蛍光シグネチャを解析する方法を開発した。この新規方法を用いて,非常に類似した形細胞がそれらの自己蛍光特性において顕著に異なること,および自然蛍光シグネチャが成長相とともに動的に変化することを見出した。また,異なる細胞型は,自然蛍光シグネチャ情報のみに依存して,単一細胞の分解能で顕微鏡下で混合集団内で正確に分類できることを示した。単一細胞自己蛍光シグネチャ分析は,細胞標識なしに微生物集団内の分類学的または生理学的不均一性を直接評価する有望なツールであることを示唆する。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
