微生物组分析的科学：DNA 侦探解决供应链问题

侦探长期以来用于破案的法医技术类型现在可用于识别供应链中制成品的来源。

Phylagen 是一家总部位于旧金山的数据分析公司，它开发了一个平台，用于将货物和材料追溯到农场、仓库或工厂。该工具利用微生物组，世界各地发现的独特类型的天然微生物。这些微生物中编码的遗传信息产生了相当于生物指纹的作用。

该技术可以应用于各种各样的产品，包括食品、纺织品，也许最重要的是，假冒商品。今天的数据科学家可以检查运动鞋上的灰尘，并自信地确定制造它的精确工厂。 Phylagen 联合创始人兼首席执行官杰西卡格林说：“环境微生物组是地球上最大的未开发数据集。”

在创立 Phylagen 之前，格林是俄勒冈大学的教授，在那里她研究了基因图谱和微生物组科学。她的实验室将这两个学科放在一起，研究了不同种类的微生物（包括细菌、真菌和病毒）如何因地而异。

其他研究人员一直在基于花粉检查的类似平台上工作。但是格林和她的团队不仅能够对花粉基因进行测序，还能够对覆盖它的其他生物进行测序。

结果是一种可用于多种目的的工具，包括将受污染食品的来源追溯到农场或加工厂，确保材料在授权工厂生产，防止伪造，甚至打击恐怖主义。

科学家于 2003 年完成了人类基因组的绘制。然而，直到最近，DNA 测序的成本才下降到制造商和全球供应链日常使用在经济上可行的水平。格林说，这项技术的价格几乎每周都在下降。

随着易用性的提高，硬件成本也在下降。当格林于 2014 年创立 Phylagen 时，手持音序器还没有上市。从那时起，设备的尺寸急剧缩小。同时，人工智能和机器学习的进步使设备更智能、更有效。

Phylagen 正在创建一个微生物图谱，显示在世界各地编码的所有遗传信息。例如，特定工厂中的空气将包含具有独特轮廓的看不见的灰尘微粒。通过将遗传物质转换为序列数据——本质上是一串组成所有生物遗传密码的字母——Phylagen 为每个位置生成一个自然出现的条形码。

即使在运输到配送中心并被封装在包装中时，遗传材料也会留在制成品中。对于经过发酵的农产品，该公司应用了一套不同的机器学习算法。通过检查存在于土壤中的独特遗传物质，可以将食品追溯到农场——甚至是农场的特定部分。

格林还设想使用微生物组分析来确认制造产品中是否存在冲突矿物——例如在刚果民主共和国部分地区开采的矿物。类似的调查可以确定使用来自不可持续运营和从事侵犯人权的场所的棕榈油。

格林认为，微生物组分析的使用可以避免过去的悲剧，例如 2013 年孟加拉国拉纳广场工厂综合体倒塌，导致 1,134 名工人死亡，约 2,500 人受伤。该工厂是多个主要服装品牌的未经授权且未公开的承包商。

Phylagen 仍处于发展的早期阶段。今年 2 月，它宣布获得 1400 万美元的 A 系列融资，由几家风险投资提供商牵头。格林说，这笔钱将用于扩展公司的服务和微生物组数据库。

Phylagen 拒绝透露其目前的客户，但表示他们包括“目前正在全球制造地点部署该公司解决方案的大型北美品牌和零售商。”

以目前的形式，该技术正应用于零售和服装商品。格林看到了与投资其他市场（包括食品和农业）的品牌合作的“巨大机会”。不过，就目前而言，Phylagen 的目标是扩大其在消费品包装中的部署。

Green 认为该技术最终能够帮助农民了解哪些类型的微生物正在影响他们的产品具有更大的价值。她说，这些信息可用于提高质量和安全性。

格林说，Phylagen 正在“顺利地”创建世界微生物组图。随着数据库的扩展，她希望该技术能够在预测风险分析中找到更多应用。

“我想不出一个与此无关的平台，”她说。