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科学家设计了一种利用无害细菌检测饮用水中重金属的方法

当涉及到检测饮用水中的危险污染物,如铅或镉等重金属时,直接从人们饮用的水龙头进行连续检测是很重要的。然而,这种水测试很少进行。来自加州大学圣地亚哥分校和校园衍生定量生物科学公司的一个团队正在努力改善这种情况。

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Natalie Cookson(UC San Diego Bioangineing Ph.D.'08)是首席执行官定量生物科学是一个启动,在UC San Diego出来的仓促实验室。

“Water might be fine to drink, fine to drink, fine to drink...and then it’s not,” said UC San Diego bioengineering alumna Natalie Cookson (‘08) as she explained the value of continuous monitoring of drinking water, as compared to sporadic water monitoring.

她希望这项工作产生实惠的水测试系统,可以安装在人们实际饮用的水龙头上。例如,在Flint密歇根州离开治疗厂的水并没有危险的高水平铅。但随着从弗林特居民的龙头倒的相同的时间,铅在水中。

来自uc圣地亚哥的团队和定量生物科学有一种新方法,可以使用细菌连续监测饮用水中的重金属污染作为污染的传感器。该团队最近公布了他们在期刊上的进展国家科学院的诉讼程序pnas.)。

“我们的首要任务是做工作,我们为自己感到骄傲,并会产生影响,”COOPSON说。

虽然存在重金属的住宅水检测的一些选择,但有技术,成本和后勤限制,妨碍了家庭,学校和农场内部自来水的普遍监测。圣地亚哥团队正在寻求删除这些障碍。

大肠杆菌作为水测试人

新的水监测方法依赖于无害的菌株大肠杆菌细菌实际检测重金属污染物。尽管大肠杆菌使头条线与食物中毒有关,对于许多不同的研究目的,世界范围的实验室中使用了无害的微生物菌株。

它们是细菌世界的实验室大鼠。

“好的大肠杆菌,“说尼克CSICSERY。“如果砷是在那里,你知道它,让我们知道。”

有时大肠杆菌知道,有时他们没有,“取决于金属,”CSicsery解释说。他最近赢得了他的生物工程博士学位。在UC San Diego的仓促实验室并加入了定量生物科学,他正在努力开发基于合成生物学的监测技术。

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UC San Diego Bioungineers Nicholas CSicsery,Lizzy Stasiowski,Gregoire Thouvenin在UCSD Biodynamics Lab经营的Bioungineering和Biology教授Jeff Hastical。

这些微生物如何“让我们知道”在水中存在危险重金属的存在吗?

答案是细菌基因组以人类学会识别的方式对污染物作出反应。

“我们可以访问我们环绕着我们的生活准则,”UC San Diego Bioningering Ph.D,Gregoire Thouveniner说。学生和另一个联合作者pnas.纸。“当你在学习微生物时,你更深入地挖掘,你意识到他们比你最初想到的其他一切都更加联系。”

在这种情况下,利用许多领域所需的研究人员,包括生物工程,合成生物学,微流体,数学和数据科学来结合力。结果是一种系统,将水监测为两周,并识别水中污染物改变2,000种不同的细菌菌株的遗传行为。

大肠杆菌酒店

在这种细菌驱动的水测试系统中,每种细菌菌株在其自己的小室内生存,并且所有2,000个菌株在由硬透明材料制成的同一芯片中排列。有微小的通道,以受控方式将水,污染物和食物输送到每个腔室。

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2000-菌株的微流体装置装有蓝色染料。每个颗粒状斑点对应于用于发光的大肠杆菌的单个生长室。荧光值从每个坯色的漂移(如果仔细观察)以监测每个大肠杆菌应变对环境投入的独特响应,从每个坯色的漂移量提取(它们是灯泡形状)。该设计允许每个腔室连续喂养生长介质,而废物流动。可以将生长培养基与用于重金属检测的水样刺激。

这些2,000个细菌菌株各自具有插入其DNA(质粒)的小圆形片中的一点遗传物质,其使荧光输出能够“突出”特定基因的活性。当水污染物与插入的基因相互作用时,细菌亮起。

通过微流体设置,研究人员可以记录哪种菌株点亮。闪烁的这种模式被记录并喂入人工智能系统。结果是基于细菌产生的灯光图案,鉴定细菌在水中的特异性重金属污染物的自动化能力。生物工程博士。学生Garrett Graham领导了项目的数据科学和人工智能部分。(他毕业并担任北卡罗来纳州气候研究所的气候数据分析师。)

这个想法是为了在人们实际喝水的地方安装的系统,以识别受污染的水。

虽然研究人员选择了重金属识别,以便证明其系统的力量和灵活性,但它的人工智能组件也可以训练以识别其他污染物。

制作艺术和科学

该项目的一个大型进展之一是如何在两周内设计,构建和运行该系统,以便在两周内完成2,000种不同菌株的2,000种不同菌株的系统。

Lizzy Stasiowski和Nick CSicsery LED系统的设计和制作,允许所有2,000大肠杆菌立即将菌株加载到系统中。

该项目合并了“制造”与合成生物学,基因组分析和机器学习的艺术和科学,创建一个系统化在世界上做得很好。

“关于这个项目的我最喜欢的一件事是它是多么通用。我们的系统允许您同时监测成千上万的细菌菌株的基因表达的动态变化。这是一个与工业和学术界有关的项目,“Stasiowski说。

她最近完成了生物工程博士学位。他是加州大学圣地亚哥分校Vertex Pharmaceuticals研究员,致力于仪器研发。

虽然我在仔细证明概念证明方面,我发现重度金属的重点是,我对专注于合成生物学的研究人员和公司的筛选工具非常兴奋,“杰夫仓促,一位UC圣地亚哥教授生物工程和生物学是谁是高级作者pnas.纸。“该技术得到了良好的定位,用于发现对环境和医疗应用中发现的复杂信号的基因进行发现。”

Used as a screening tool, the platform’s unique combination of microfluidics and artificial intelligence could help shed new light on the mechanisms that enable cells to interpret and react to changing environments, and enable the testing of synthetic strains designed to interact with the environment in new ways. Existing screening techniques rarely have both the temporal resolution and throughput needed to do so. Hence the platform has the potential to be of great value to both synthetic biologists (who design and implement new functions in living cells) and systems biologists (who build comprehensive models of all reactions occuring in a cell).

Thouvenin打蜡了更多的哲学。“我们周围的生物是可怕的,他们已经精美地塑造和​​制作,以上数百万年。现在我们可以访问它,无论是在理解它,重新播放它,并最终为改变世界优化它。“