Menambang Mikroalga Untuk Mengurangi Emisi Karbon

AsianScientist (24 November 2021) – Didukung oleh teknik pembelajaran mesin (ML), metode baru mempercepat penemuan mikroalga yang berguna dan fungsinya, termasuk mengubah karbon dioksida menjadi molekul bernilai tinggi. Pendekatan tersebut dilaporkan dalam Kimia Analisis oleh para peneliti dari Institut Teknologi Bioenergi dan Bioproses Qingdao dari Akademi Ilmu Pengetahuan China (QIBEBT).

Jangan biarkan ukurannya menipu Anda—mikroalga mungkin kecil, sederhana, dan mikroorganisme bersel tunggal, tetapi mereka datang dalam berbagai bentuk, masing-masing dengan beragam fungsi yang dapat membuat masalah besar dalam menangani masalah sosial seperti perubahan iklim.

Mirip dengan bagaimana tanaman mengambil karbon dioksida untuk mensintesis gula, aktivitas metabolisme mikroalga juga secara alami mengubah karbon dioksida menjadi senyawa lain yang berguna untuk memproduksi makanan, bahan bakar dan obat-obatan.

Saat masyarakat mengeksplorasi inisiatif untuk mencapai netralitas karbon, fungsi mikroalga tersebut berpotensi dimanfaatkan untuk mengurangi emisi karbon di berbagai proses kimia dan manufaktur. Tetapi dengan jutaan mikroalga yang menghuni planet ini, para ilmuwan belum mengetahui spesies mana yang paling mudah mendaur ulang karbon.

Untuk menentukan karakteristik mikroalga dan aktivitas metabolisme, organisme ini biasanya ditumbuhkan dalam kultur sel laboratorium, tetapi proses ini lambat dan membosankan. Sebuah tim di QIBEBT telah mengembangkan cara untuk mempercepat penemuan mikroalga, menggabungkan teknik analisis kimia yang disebut mikrospektroskopi Raman dan kerangka kerja komputasi berdasarkan ML.

Dalam mikrospektroskopi Raman, mikroalga dan senyawa intraselulernya menyebarkan cahaya intensitas tinggi yang masuk tergantung pada struktur kimia dan interaksi molekulnya. Gelombang cahaya Raman yang tersebar dikompilasi menjadi spektrum sinyal yang mengungkapkan fungsi setiap pabrik sel, menghasilkan dua potret—satu dari molekul pemberi warna dan satu dari semua senyawa lainnya.

Sementara sebagian besar metode berbasis Raman hanya memilih satu dari dua gambar, tim menggabungkan potret Raman untuk mengungkap wawasan mendalam tentang metabolisme miroalga dan membangun database spektrum Raman dari lebih dari 9.000 sel.

Dengan menggunakan algoritme ML untuk mengekstrak pola dengan cepat dari data, sistem mengidentifikasi spesies dan aktivitas metabolismenya dengan akurasi 97 persen, diuji terhadap mikroalga yang dikultur sebelumnya.

Sementara itu, untuk mikroalga yang tidak dikultur, para peneliti melengkapi strategi mereka dengan teknologi pengurutan genom, menganalisis DNA spesies satu sel pada satu waktu. Dengan sekuens berkualitas tinggi, mereka dapat membedah dunia molekuler dari setiap sel mikroalga, memanfaatkan kemampuan ML untuk belajar dan meningkatkan saat lebih banyak data dimasukkan ke dalam sistem.

“Pendekatan komprehensif untuk mengidentifikasi dan membuat profil sel tunggal secara metabolik dengan cepat, baik yang dikultur atau tidak, sangat mempercepat penambangan dan penyaringan pabrik sel mikroalga untuk produksi karbon-netral,” kata penulis koresponden Dr. Xu Jian dari QIBEBT.

Artikel tersebut dapat ditemukan di: Baladehi et al. (2021) Identifikasi Bebas Budaya dan Profil Metabolik Sel Tunggal Mikroalga melalui Pembelajaran Ensemble Ramanom.

———

Sumber: Akademi Ilmu Pengetahuan China; Foto: Shutterstock.
Penafian: Artikel ini tidak mencerminkan pandangan AsianScientist atau stafnya.