An ultrahigh‐throughput screening platform based on flow cytometric droplet sorting for mining novel enzymes from metagenomic libraries

基因组 生物 计算生物学 分类 高通量筛选 鉴定(生物学) 生化工程 基因 计算机科学 生物信息学 遗传学 生态学 工程类 程序设计语言
作者
Fuqiang Ma,Tianjie Guo,Yifan Zhang,Xue Bai,Changlong Li,Zelin Lu,Xi Deng,Daixi Li,Katsuo Kurabayashi,Guang‐Yu Yang
出处
期刊:Environmental Microbiology [Wiley]
卷期号:23 (2): 996-1008 被引量:15
标识
DOI:10.1111/1462-2920.15257
摘要

Summary Uncultivable microbial communities provide enormous reservoirs of enzymes, but their experimental identification by functional metagenomics is challenging, mainly due to the difficulty of screening enormous metagenomic libraries. Here, we propose a reliable and convenient ultrahigh‐throughput screening platform based on flow cytometric droplet sorting (FCDS). The FCDS platform employs water‐in‐oil‐in‐water double emulsion droplets serving as single‐cell enzymatic micro‐reactors and a commercially available flow cytometer, and it can efficiently isolate novel biocatalysts from metagenomic libraries by processing single cells as many as 10 8 per day. We demonstrated the power of this platform by screening a metagenomic library constructed from domestic running water samples. The FCDS assay screened 30 million micro‐reactors in only 1 h, yielding a collection of esterase genes. Among these positive hits, Est WY was identified as a novel esterase with high catalytic efficiency and distinct evolutionary origin from other lipolytic enzymes. Our study manifests that the FCDS platform is a robust tool for functional metagenomics, with the potential to significantly improve the efficiency of exploring novel enzymes from nature.

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