AssemblyTron: automatización flexible del ensamblaje de ADN con robots de laboratorio Opentrons OT-2

Como uno de los campos más recientes de la ingeniería, la biología sintética se basa en un enfoque de prueba y error Design-Build-Test-Learn (DBTL) para aprender simultáneamente cómo se codifica una función en biología y tratar de ingenierarla. Se han desarrollado muchas plataformas de software y hardware para automatizar, optimizar y realizar algorítmicamente cada paso del ciclo DBTL. Sin embargo, existen muchas menos opciones para automatizar el paso de construcción. La construcción implica típicamente el ensamblaje de ácido desoxirribonucleico (ADN), que sigue siendo manual, de bajo rendimiento y poco confiable en la mayoría de los casos, lo que limita nuestra capacidad para avanzar en la ciencia y la ingeniería de la biología. Aquí, presentamos AssemblyTron, un paquete de Python de código abierto para integrar las salidas de software de diseño de ensamblaje de ADN j5 con la implementación de construcción en robótica de manejo de líquidos Opentrons con mínima intervención humana. Demostramos la versatilidad de AssemblyTron a través de varios ensamblajes de ADN multipartes sin cicatrices, comenzando desde la amplificación de fragmentos. Mostramos que AssemblyTron puede realizar reacciones en cadena de la polimerasa en un rango de longitudes de fragmentos y temperaturas de anidación utilizando un algoritmo de cálculo de gradiente de temperatura de anidación óptima. Luego demostramos que AssemblyTron puede realizar ensamblajes in vivo dependientes de homología (IVAs) de Golden Gate con fidelidad comparable a los ensamblajes manuales al construir simultáneamente cuatro ensamblajes de cuatro fragmentos de plásmidos de expresión de cromoproteína reportera. Finalmente, utilizamos AssemblyTron para realizar reacciones de mutagénesis dirigida por sitio a través de IVA dependiente de homología, logrando también una fidelidad comparable a los ensamblajes manuales según lo evaluado por secuenciación. AssemblyTron puede reducir el tiempo, la capacitación, los costos y los desechos asociados con la biología sintética, lo que, junto con la automatización de código abierto y asequible, fomentará aún más la accesibilidad de la biología sintética y acelerará la investigación y la ingeniería biológicas.