高精度微生物种群动态周期下的盛宴和饥荒的问题

厄巴纳伊利诺斯州大学的科学家们产生了迄今为止最精确的图片的种群动态波动时富时贫的条件。教授Seppe期,生物物理学家,和他的研究生杰森梅里特发现细菌的人口密度是一个函数的频率和振幅营养波动。他们发现更频繁的盛宴周期和时间越长周期,从饥荒人口越快速复苏状态。这个结果有着重要的意义,可以让人们了解微生物种群如何应对他们经验的常量营养波动性质。

团队的调查结果通过非常精确测量细菌群落的种群动态。基于自动化测量,数以亿计的单个细胞成像,允许团队捕获种群动态的一个多星期的时间分辨率一分钟。这些数字和长时间的实验不可能发生没有梅里特连续培养系统,耦合automated-sampling荧光显微镜。

这些发现发表在8月28日出版的物理评论快报。

实验设置了大约两年的时间,许多原型开发。梅里特建造六个相同的系统实验,每一个自动化的不断注入新鲜的媒体和泵采样细菌培养。样本连续成像跟踪人口密度和结构的变化。梅里特开发的软件自动段图像计数细菌细胞,产生巨大的数据集。该软件利用机器学习解决图像识别和处理否则很难解决问题。

期评论,“科学家们研究细菌的数量通常手动取样和离线计算,。杰森的系统自动删除一个样本,通过前面的显微镜成像,然后放回去。他们做,一分钟后,一天24小时,没有输入,长达一个月。他的软件数量的细胞图像,实时提取信息。”

他继续说道,“这是一个大步骤提出这之前从未实现。Short-timescale定量研究使用微流控设备,但这些都是限于大约三天的运行时。我们可以运行30天,生产long-timescale高度定量测量。我们可以很容易地进行重复实验,复制相同的结果。正因为如此,我们可以使用这个系统来测试假设底层机制管理我们观察到的动态。”

梅里特评论,”系统的想法源于Seppe做了之前的工作。我前面建立的设备基本上是一个金属块与玻璃小瓶。最重要的部分我们的系统和最困难的部分工作可靠地耦合到荧光显微镜。”

系统不断吸引样本的液体培养成灵活的油管,然后一层薄薄的玻璃毛细管显微镜的路径。细菌通过毛细很多,但间隔分开。最大的挑战是在软件方面,做适当的图像分割将图像转换为数据。

人口的主要发现,显然恢复更快更频繁或大豆类的营养、困惑的团队。然而,测量的精度允许他们发现机制。

梅里特继续说道,“我们发现的是,浮游人口的快速恢复率是由分散聚合的细胞(生物膜)在盛宴的条件。所以当有很多的食物,这些细胞总量迅速开始脱落细胞,细胞脱落开始快速增长。但在饥荒条件没有非常多的食物时,这些细胞再次回来在一起,形成聚集。这是驱动频率和振幅依赖机制。”

期补充道,“自然人口的变化可能是任何一个或组合的结果许多不同的变量数量的营养物质,温度、竞争和捕食,等等,很难衡量因果。在实验室里,我们严格控制所有的参数实验。现在我们可以使一个非常健壮和可再生的定量测量。展望未来,我们要修改这些系统在进化历史研究的主题。我们还计划做研究,我们使用反馈控制的微生物群落,看我们是否能推动社区回一个特定的状态。这些研究不可能不像我们在这项研究中使用的自动化系统。”