中国科学院 (CAS) 青岛生物能源与生物过程技术研究所单细胞中心，及其合作夥伴，开发了一种人工智能辅助拉曼激活细胞分选 (AI-RACS) 系统。该系统自动化了从酸性土壤中分离和分析耐铝微生物 (ATM) 的过程，让微生物研究从劳动密集型走向高自动化工作流程。

微生物群落拥有巨大的潜力，可用於推动生物技术和环境可持续发展。然而，其复杂性给特定功能微生物的分离和详细研究带来了挑战。

AI-RACS 系统集成了光镊、单细胞拉曼光谱 (SCRS) 和人工智能，可精确识别、分选和收集单个细胞，将微生物单细胞研究从低通量手动操作转变为高通量自动化工作流程。

研究人员利用 RACS-Seq/Culture 仪器从酸性土壤样品中识别和分选 ATM。通过使用 SCRS 评估铝胁迫下的细胞代谢活性，他们成功分离出 13 株耐铝菌株，包括伯克霍尔德氏菌属、红杆菌属和金黄色葡萄球菌。

与传统培养方法相比，这些菌株表现出更高的代谢活性。SCRS 作为定量生物标志物的使用，使研究人员能够以前所未有的精度精确定位和分类代谢活跃的微生物。

「我们的目标是开发一个自动化单细胞分析的系统，同时提高研究复杂微生物群落所需的精度和通量，」该研究的第一作者、单细胞中心的刁志典博士说。「该系统使研究人员能够高效地探索接近原位条件下的微生物群落。」