机器人驱动的生物基础加速了工厂工程，以提高石油产量

随着全球人口的增长，对粮食和能源的需求也在增加，即使极端天气事件使作物更容易受到压力。虽然传统育种需要数年时间才能开发出更具弹性的作物，但植物生物工程提供了一种更快、更精确的方法来改善性状，以获得更高的产量和更好的抗逆性

但改造植物以增强其有益特性是一个复杂的过程，需要大量的时间和劳动力

在一项重大突破中，先进生物能源和生物产品创新中心（CABBI）的一个团队找到了一种使用机器人加速这一过程的方法。研究人员部署了一个生物基地——一个集机器人、计算机辅助设计和信息学于一体的实验室——来制造转基因植物，并利用它来提高植物细胞甚至整个植物的石油产量

这种快速、自动化、可扩展、高通量的植物生物工程管道（fast-PB）可以扩大规模，以提高合成植物生物学、基因组编辑和代谢工程的速度和生产力。这一进展将帮助科学家快速改善有价值的植物性状，如增加石油产量和优化光合作用

伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校作物科学系教授、卡尔·R·乌斯基因组生物学研究所（IGB）的CABBI联合PI Matthew Hudson说：“如果我们能将机器人用于植物生物工程，那将改变游戏规则。自动化植物转化将使我们能够开发出更好的生物能源作物，并更快地完成。”

这项研究发表在《植物细胞》上，由伊利诺伊州CABBI科学家团队与内布拉斯加大学林肯分校（UNL）和布鲁克海文国家实验室的研究人员合作领导，他们也是美国能源部（DOE）生物能源研究中心CABBI的一部分。在伊利诺伊州，Hudson与作物科学和IGB的主要作者兼研究科学家Jia Dong合作；联合PI Jonathan Sweedler，化学与IGB系教授；化学博士生赛斯·克罗斯洛；化学与生物分子工程系和IGB教授赵；以及其他研究人员

CABBI团队专注于工程植物以提高植物脂质的产量，这是一种在不增加肥料或土地使用的情况下提高全球植物油产量的有前景的途径。在植物生物质组织中实现稳定的脂质生产需要多个基因的工程和表达，而对这些多基因构建体进行原型制作是开发下一代生物能源作物的限速步骤

为了克服这一障碍，该团队利用了IGB的伊利诺伊州先进生物制造生物铸造厂（iBioFAB）。生物基础提高了效率，减少了这些实验所需的时间和劳动力。iBioFAB已成功用于自动化其他合成生物学过程，如质粒组装、酵母基因组编辑和抗菌剂发现，为其在植物基因组编辑技术中的应用铺平了道路

CABBI团队将iBioFAB与单细胞代谢组学相结合，设计植物基因组并表征细胞效应，这是以前从未做过的。代谢组学是研究涉及代谢物的化学过程，代谢物是细胞代谢的分子产物，有时被称为化学指纹

研究人员使用生物基地的多个机器人创建了三个自动化过程，以加快植物基因变化的设计和测试。第一个涉及自动化原生质体分离和基因编辑，让科学家在没有细胞壁的植物细胞中快速研究基因功能。研究人员还实现了植物组织培养的自动化，提高了脂质的产量，使他们能够制造出完整的工程植物；结果表明，工程植物中油滴的数量和大小显著增加

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第三个过程将自动化生物声学与单细胞质谱法（MALDI-MS）相结合，使科学家能够测量细胞内的所有化学物质。它使用人工智能辅助的数据分析来有效地区分基因编辑和非编辑细胞

Sweedler说：“分析单个植物细胞之间的化学差异使我们能够测量所需的植物特征，如脂质产生，而不会受到使用细胞群的混淆影响。”

FAST-PB通过整合自动化、合成生物学和单细胞脂质组学，彻底改变了植物生物工程，极大地加速了基因组编辑和代谢工程，开创了高通量、精确驱动的植物转化的新时代

“我们的工作是植物生物工程的重要一步，减少了劳动力、时间和成本，同时加快了植物基因组学和合成生物学的发现，”董说。“这意味着我们可以快速创造出生产更多粮食和生物能源的植物，帮助解决粮食和能源安全问题，减少对进口燃料的依赖，并建立一个更有利可图的农业系统。

生物燃料的大规模生产取决于改善植物性能源。通过自动化关键步骤，这项研究加速了生物能源作物的开发，提高了石油产量、弹性和效率，为更具弹性和可扩展性的生物燃料生产铺平了道路。

这些进展支持了CABBI的目标，即通过更快、更有效地修改关键代谢途径来改善植物性生物燃料。通过自动化转化和高通量基因组编辑和筛选来增加植物石油产量的能力与CABBI生产弹性生物燃料的目标相一致。更有效地使用生物燃料和生物制品。

更广泛地说，这项工作有助于开发可扩展、成本效益高、自动化的策略来优化生物燃料能源作物。通过减少与植物转化和代谢工程相关的时间、劳动力和成本，这项研究加速了具有改善的能量储存、弹性和产量的生物工程作物的开发，最终支持向更基于生物的经济过渡

这项研究的其他合著者包括CABBI联合PI Edgar Cahoon和UNL的高级研究助理Kiyoul Park；布鲁克海文CABBI联合PI John Shanklin和Jantana Blanford；伊利诺伊州的Stephan Lane、Daniel C.Castro、Shuaizhen Zhou、Steven Burgess和Mike Root More information: Jia Dong et al, Enhancing lipid production in plant cells through automated high-throughput genome engineering and phenotyping, The Plant Cell (2025). DOI: 10.1093/plcell/koaf026. academic.oup.com/plcell/articl … irectedFrom=fulltext. On bioRxiv: www.biorxiv.org/content/10.110 … .05.29.596527v1.full

Journal information: Plant Cell , bioRxiv