如何在庞大的微生物群体中，高效、精准地筛选出代谢产量高、环境耐受性强的优异菌株，是制约菌种选育与产业化应用的关键环节。近日，青岛能源所单细胞中心联合湖北大学和青岛星赛生物科技有限公司，研发出一套AI驱动的数字化克隆挑选平台（Digital Colony Picker, DCP），实现了多表型高通量单细胞筛选。

微生物细胞工厂在可持续燃料、材料和医药等领域具有重要支撑作用。然而，在“设计-构建-测试-学习”（DBTL）这一合成生物学核心循环中，细胞表型筛选一直是效率最低的“限速”环节。传统平板培养依赖宏观指标，通量有限，难以捕捉到“万分之一”概率的稀有优质突变体；液滴微流控虽可实现单细胞分析，但流程复杂、易交叉污染，且难以动态追踪细胞状态。因此，亟需一种既具高通量，又可精准捕捉多维表型的新一代筛选平台。

针对这一挑战，单细胞中心刁志钿博士带领的研究团队研发了DCP系统，通过“微腔室分隔培养—AI辅助图像识别—无接触激光单克隆挑取”三大技术创新，实现了精准的微生物多维表型高通量筛选。该系统基于包含上万个微腔室的微流控芯片，实现了单个微生物细胞的独立培养；结合人工智能图像识别技术，可实时监测细胞的生长动态、代谢活性及形态特征；并通过激光诱导气泡技术将目标菌株无接触导出，能够高效筛选出数万个单克隆的多模态表型。与传统方法相比，DCP系统同时具备“高通量”和“高精准性”，尤其擅长筛选出具有潜在价值的稀有优良菌株。

图1 AI驱动的多表型、高通量细胞筛选平台——DCP

在应用验证中，湖北大学彭祺群博士等利用DCP对工业重要底盘菌—运动发酵单胞菌（Zymomonas mobilis）的突变体文库进行筛选。在30 g/L乳酸胁迫条件下，研究人员成功分离获得了一株“超级菌株”：其乳酸产量提升了19.6%，生长速率提高75.9%。进一步的基因组学与功能研究发现，该菌株的优异表型与外膜自转运蛋白基因ZMOp39x027的突变和过表达密切相关。该基因可增强乳酸跨膜转运能力，从而支撑细胞在高乳酸环境下的增殖，揭示了此前未知的乳酸耐受机制。

DCP平台能够在单细胞水平实现多维度表型的并行筛选，大幅加快了优良菌株的发现进程，为代谢工程、环境微生物资源挖掘和工业菌株优化提供了有力的技术支撑。未来，该技术有望广泛应用于酶功能验证、定向进化和耐逆菌株选育等方向，助推绿色生物制造与合成生物学的快速发展。

DCP平台与单细胞中心此前联合青岛星赛生物科技有限公司推出的拉曼流式细胞分选仪FlowRACS形成“功能协同搭档”：FlowRACS擅长“瞬时快照/分选”，以每分钟数百个细菌单细胞的通量，通过拉曼光谱“指纹”信号实现即时、非破坏性的代谢表型筛选与目标细胞分选；DCP平台侧重于“动态追踪/回收”，基于微腔室培养可在时间维度上追踪细胞的生长过程、代谢变化和形态演化。两者的结合形成了一套系统化的解决方案，前端可快速筛选目标群体，后端能深度解析单克隆性能，覆盖功能菌株发现的全流程。

上述研究成果近日发表于Nature Communications。青岛能源所刁志钿与湖北大学彭祺群为论文共同第一作者，青岛能源所马波研究员、湖北大学杨世辉教授和青岛能源所徐健研究员为共同通讯作者。该研究得到国家重点研发计划、国家自然科学基金、湖北省国际科技合作基地等的支持。（文/刁志钿 图/刘阳）

原文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-025-63929-7

Zhidian Diao#, Qiqun Peng#, Sijun Luo, Lingyan Kan, Anle Ge, Wei Gao, Runxia Li, Weiwei Bao, Xixian Wang, Yuetong Ji, Jian Xu*, Shihui Yang*, Bo Ma*. AI-powered high-throughput digital colony picker platform for sorting microbial strains by multi-modal phenotypes. Nature Communications, 2025, 16: 8769.