植物细胞培养过程分析技术：推动植物细胞工程的创新与应用
植物合成的天然产物是制药、农化及香料领域的核心原料，其合成过程是堪称细胞级的精密协作！
以抗癌明星药物长春碱为例，其数十步酶促反应有序发生在马达加斯加长春花的三种叶细胞中：IPAP细胞负责启动生物合成路径，表皮细胞接力加工中间产物，最终由特化乳胶细胞完成关键终步骤。
这种“流水线式”的跨细胞分工，揭示了天然产物合成的空间逻辑——稀缺酶资源被精准锚定于特定细胞，形成微型化“代谢流水线”。
单细胞技术的突破，正带我们解码植物亿万年的化学智慧！
马克斯·普朗克研究所突破性建立单细胞质谱（scMS）平台，借助CellCelector全自动无损细胞分离系统精准分离长春花叶、根、花瓣的单细胞，以每天180个细胞的高通量解析特定细胞代谢指纹，实现生物碱等天然产物的精准定位与定量。
单细胞精度直击植物“细胞工厂”的合成逻辑，为加速解析天然药物生物合成途径提供全新利器！
技术路线
图1. 单细胞质谱（scMS）的工作流程
- 从叶、根或花瓣中分离原生质体
- 将原生质体捕获在Sievewell板的纳米孔中
- 通过CellCelector自动化系统进行显微成像并挑取目标单细胞
- 将单细胞转移至96孔板裂解，并进行LC-MS检测
- 整合靶向与非靶向质谱数据，实现代谢物定量分析与结构鉴定
CellCelector单细胞挑取系统与高通量纳米孔芯片高效协同，凭借精准鉴定与无损挑取能力，成功实现高通量单细胞捕获！
将上万个原生质体（16-45 μm）分配至纳米孔芯片的50 μm孔径微孔中，利用孔径尺寸（略大于原生质体最大直径45 μm且避免多细胞共定位）实现单个原生质体的精准捕获；随后通过CellCelector系统中的成像元件记录细胞大小与形态特征，并结合其荧光信号，完成多维度表型表征。通过优化细胞挑取中的吸液/分液速度以及吸取体积等关键参数，获得95%以上的转移成功率。最终将目标细胞转移至与UHPLC-HRMS系统自动进样器兼容的96孔板中，确保从单原生质体分离到下游质谱分析的全流程自动化衔接。
快挑智选，验证溯源 | CellCelector Flex 全自动无损细胞分离系统。
图2. CellCelector对植物种属斜体不同组织的细胞成像
a. 代表性组织切片的显微照片（从左至右）：SA品种的花瓣、SA品种的叶片、SA品种的根部
b. 代表性捕获的原生质体照片（从左至右）：ABH品种的花瓣原生质体、SA品种的叶片原生质体、SA品种的根部原生质
实验结果
通过叶片单细胞质谱（scMS）数据发现，叶片中存在功能特化的细胞亚群：蓝色标记细胞群特异性积累洛甘酸（1）与secologanin（2），其中洛甘酸作为韧皮部相关实质（IPAP）细胞的分子标签，精准定位合成热点区域；部分IPAP细胞还同时富集类黄酮毛里求斯苷（16）（黄色标记），展现跨代谢通路的协同潜力！绿色标记细胞群则以蛇根碱（4）为标志物，锁定仅占2–3%的稀有异形细胞——这群“代谢精英”虽数量稀少，却承包了叶片中大部分生物碱的合成任务。从代谢物“分子标签”到细胞功能定位，单细胞精度揭开植物化学工厂的时空分工图谱！
图3. 叶源细胞群（202个细胞）中发现的代谢物。 a. 堆栈图显示16种定量代谢物在单个细胞中的绝对浓度分布。 |
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b. 左图：单星号细胞（异形细胞）：特异性高积累生物碱，包括vindolinine (12) 、catharanthine (6)、vindoline (9)、 vindorosine (11)、serpentine (4)、 anhydrovinblastine (14); 中图：双星号细胞（表皮细胞）：环烯醚萜与类黄酮共存，其中iridoid secologanin (2) 和flavonoid mauritianin (16)共存; 右图：三星号细胞（IPAP细胞）：特异性积累环烯醚萜类化合物，iridoid loganic acid (1)。化合物种类的编号与图1对应。每个图的右上角是纳米孔芯片中的单细胞成像图。
与叶片类似，根部同样具有专门积累生物碱catharanthine（6）的细胞亚群。第二个细胞亚群积累环烯醚萜和上游生物碱 strictosidine（3），而第三个细胞亚群仅积累 strictosidine（3），而不积累环烯醚。
| 图4.基于187个根部细胞的检测数据，揭示不同代谢物在细胞群体中的积累特征 |
通过对花瓣单细胞代谢组（scMS）数据与单细胞转录组（scRNA-seq）数据的比较分析，发现一个神奇现象：尽管在花瓣中检测到较高浓度的生物碱和环烯醚萜类代谢物（或其生物合成中间体），但与其对应的生物合成基因在花瓣中的表达水平却可忽略不计。表明这些代谢物的积累可能与其合成基因的表达存在时空解耦——其生物合成过程可能发生在花瓣发育的更早阶段，随后代谢物被储存或保留；或者这些化合物并非原位合成，而是通过从其他组织（如茎、叶或腺体）运输转移至花瓣中。这一发现提示，代谢物的组织分布可能不完全依赖于原位基因表达调控，而存在跨组织合成与转运的复杂机制。
为解析五个组织中代谢物细胞类型特异性的分布差异，根据20种天然产物的峰面积数据，将每个组织的细胞群划分为四个簇进行可视化分析。结果显示，所有组织均存在特异性积累单萜吲哚生物碱的细胞类群；但环烯醚萜、类黄酮和花青素三类化合物的共定位模式呈现显著组织差异性——其细胞簇分布随组织类型变化而动态改变，暗示这些代谢物的细胞特异性积累具有组织依赖性的调控机制。
图5.跨组织和栽培品种的细胞群代谢物谱的比较
讨论
现有的单细胞质谱技术（如质谱成像和活体单细胞质谱）仍面临两大挑战：一是样本制备流程复杂且制备通量低；二是现有高通量方案（如基于微流控的细胞分选）仅适配哺乳动物细胞，植物细胞研究受限。更关键的是，这些技术均无法实现质谱与色谱分离的联用——而色谱分离是准确定量、通过保留时间与碎片图谱比对实现代谢物结构鉴定的必要前提。
CellCelector可通过温和的抽吸捕获单个细胞，成功突破灵敏度与通量限制，更好地衔接下游色谱-质谱联用技术。其优势在于：
- 多达5个荧光通道进行细胞成像
- 多种规格毛细管，实现单细胞到细胞团和3D样本的分离与挑取
- 通过自动对焦和精确位移控制，确保细胞准确挑取和注射
- 温和轻柔的挑取，对细胞无损伤，实现高达95%以上的细胞活率
- 使用和维护简便，速度快，通量高
参考文献：
Quantitative Single-Cell Mass Spectrometry Provides a Highly Resolved Analysis of Natural Product Biosynthesis Partitioning in Plants | Journal of the American Chemical Society