Простой робот для дозирования жидкости автоматизирует эксперименты по оценке потенциала роста дрожжей

Автоматизация экспериментов в области наук о жизни с помощью роботов и компьютеров привлекает внимание во всем мире. Её развитие может повысить эффективность и воспроизводимость исследований, оптимизировав использование человеческих ресурсов.

Однако использование крупных многофункциональных роботов или специализированного оборудования создаёт проблемы: увеличение числа приборов и сложность их установки в обычных лабораториях. Примеров автоматизации с помощью простых и легко устанавливаемых роботов мало. Необходимо расширять их возможности для облегчения внедрения лабораторной автоматизации.

В этом исследовании была разработана автоматизированная система спот-анализа для почкующихся дрожжей (Saccharomyces cerevisiae) — модельного эукариотического организма — с использованием робота для дозирования жидкости с простыми функциями. Спот-анализ — это эксперимент для оценки различий в потенциале роста дрожжей на агаризованных средах, часто используемый в генетике и токсикологии. До сих пор его автоматизация была возможна только с помощью дорогостоящих методов, таких как крупные роботы и специализированное оборудование.

Исследовательская группа из Университета Цукубы разработала новый метод автоматической коррекции вариаций высоты агаровой среды и систему для автоматического наблюдения и количественной оценки роста дрожжей. На этой основе была создана автоматизированная система для спот-анализа путём подключения к роботу для дозирования жидкости и планшетному сканеру.

Количественное сравнение автоматизированных экспериментов с использованием разработанной роботизированной системы и ручных экспериментов, выполненных людьми, показало, что точность автоматизированного спот-анализа сопоставима с ручным методом. Статья опубликована в журнале SLAS Technology.

Ожидается, что результаты этого исследования облегчат внедрение автоматизированных экспериментов широким кругом исследователей. Новая система также послужит технологической основой для автоматизации экспериментов с использованием ИИ и более масштабных экспериментов с дрожжами.