2024年合成生物学竞赛·创新赛第33期《常规赛科普专题》文章来自浙江大学HELLO-ZJU团队,题为:AI+自动化技术改造蛋白质——以MjTyrRS为例。 AI+自动化技术改造蛋白质—以MjTyrRS为例 一 背景 生物体通过读取遗传代码(DNA)来制造蛋白质,而自然界中的蛋白质都是由20种天然氨基酸组成的。但有时,科学家们希望在这些...
AI和合成生物学在一些方面存在重叠，比如将现有AI/ML应用于现有数据集；生成新的数据集（例如即将到来的NIH Bridge2AI）；并创造新的AI/ML技术来应用于新的或现有的数据。虽然SD2在最后一项中有所贡献，但其仍有一定潜力，未来也有较长的路要走。人工智能可以帮助合成生物学克服一个大挑战，即预测生物工程方法对...
RNA作为一种多功能生物分子，在药物开发中具有巨大潜力。通过合成生物学和AI，可以设计出具有特定功能的RNA药物，例如自我扩增的RNA（saRNA）和环状RNA（circRNA），这些技术可以提高RNA的稳定性和功能性。合成生物学在RNA药物研发中的作用 合成生物学将工程原理应用于生物学，以开发新功能或增强现有功能。通过合成组合生...
合成生物产出的“牛奶”在医疗健康、化工、农业、食品等多个领域具有广泛的应用场景。麦肯锡咨询公司曾发布数据，预计到2025年，合成生物学与生物制造的经济影响将达到1000亿美元；2030～2040年，合成生物学每年带来的经济影响将达到1.8万亿～3.6万亿美元。随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的研究者开始探索...
2022年10月,Ginkgo Bioworks 宣布收购老对手Zymergen ,就此敲定了合成生物学领域迄今为止最重磅的一笔收购交易。 图:Ginkgo Bioworks 细胞编程平台 Zymergen,曾号称打造合成生物学的“谷歌搜索”平台,也是一众投资者追捧的香饽饽。 其开发了集产品设计、微生物制造、量产于一体的AI自动化生物制造平台,核心流程是: ...
包括基因网络、已知功能关联、蛋白质间的相互作用以及用于转录、翻译和相互作用的知识驱动动力学模型等,最终极大地丰富和完善了AI模型。 同时,部分AI模型的可解释性对于发现生物学领域创新性的设计原则也至关重要。 由此,AI成了合成生物学家揭秘复杂生物系统的一个强有力的工具。
人工智能与合成生物学的结合,为生物技术领域带来了革命性的优势。这种跨学科的融合不仅加速了新生物分子和治疗靶点的发现,还提高了实验设计的精确度和药物开发的效率。AI的强大数据处理能力与合成生物学的创新设计相结合,使得个性化医疗方案的...
一、AIDD定义及在合成生物学中的工作原理 人工智能驱动的设计与发现,简称AIDD,是一种创新的科技方法。它结合了人工智能(AI)的高度计算能力与生物技术的专业知识,目的是加速并优化合成生物学中的设计与发现过程。具体来说,AIDD能够通过机器学习模型对大量的数据进行深入分析,预测哪些生物组件或化合物在特定环境下最有可...
在国内,同样走上“AI+蛋白质”技术道路的,还有成立于2021年的智峪生科。作为一家直接将“AI+合成生物学”贯彻全链条的企业,智峪生科自研的AI计算平台“峪云 ZCloud”,不仅大幅提高了元件挖掘与设计的效率,更是将合成生物学管线的研发周期缩短为原来的1/3左右,直接将研发成本下降一到二个数量级。而对于合成生物...
国庆长假在家休息,打算给大家再科普一下合成生物学与人工智能的话题。 我在年初的文章提到,AI产业化落地有三个重要抓手。AI作为产业助推器,将有力推动:①智能汽车无人驾驶,②机器人产业的智能化,③合成生物学产业化等迎来跨越式发展。 仅仅过去了大半年时间,突然发现如今国内不仅仅是一线城市,很多内地二三线城市都已...