人工细胞的表型测试与分选：构建从光谱学到遗传学的桥梁

基于光谱的单细胞表型分选

在基于各种光谱技术的单细胞功能识别与表征基础之上，利用光谱激活的细胞分选技术，能够分离出特定功能的单细胞，进而测定与该功能相对应的基因型，甚至是转录组、蛋白组、代谢组、表观组等单细胞功能基因组，从而在单个细胞精度上建立“表型-基因型”关联。

荧光激活细胞分选

长期以来，荧光流式分选作为一种主流的细胞分析和分选技术得到了广泛应用。商品化荧光流式细胞分选仪（fluorescence-activated cell sorting，FACS）的检测和分选通量可达数万个细胞/秒，自动化和智能化程度较高，但是仪器成本却一直居高不下，成为应用推广的重要障碍。近年来由于微流控技术的引入，FACS 的成本大幅降低，同时还带来了灵活、精确等优点。基于微流控的 FACS 通过采用表面驻波声波三维细胞聚集技术，使得细胞可在低夹流流速条件下实现精确聚焦，可避免细胞在传统 FACS 中由于高流速、高剪切力带来的损伤。

近年发展起来的基于液滴微流控的荧光激活液滴分选（fluorescence-activated droplet sorting，FADS）技术由于采用液滴包裹细胞，解决了传统 FACS 难以解决的细胞分泌蛋白或者胞外代谢小分子检测这一难题，分选通量也可达到 30 kHz。经过表型检测分选后，单个细胞仍被包裹在单个液滴中，保持独立性，并能与下游单细胞培养、测序等组学研究无缝衔接。基于 FADS 平台，实现了哺乳动物细胞 U937 对药物库的毒性表型检测分选，从定向进化的酵母突变体库中（数量约为 10⁸个突变子）检测筛选具有高辣根过氧化物酶活性的突变体等。也有报道在 FADS 平台上集成双通道检测系统，从定向进化的突变体库（约 10⁷个突变子）中筛选到优先生产布洛芬对映异构体的高对应选择性的酯酶。最近，通过耦合 FACS 和人工智能技术，在基于高通量高分辨度图像处理的单细胞表型检测分选平台（intelligent image-activated cell sorting，IACS）上，示范了衣藻突变体库的多参数智能化筛选。概言之，FACS 加速了合成生物学“检测”的环节，使之得以匹配“设计”和“合成”的通量，促进了合成生物学的发展。但如前所述，由于受制于 FACS 需要荧光探针和标记细胞，同时检测的表型数目很有限等原理上的局限，亟须发展基于非标记式光谱识别、全景式表型分析、广谱适用于自然界所有细胞的细胞分选技术。