近日，相关论文以《RespectM 揭示了代谢异质性能力驱动的深度学习重塑 DBTL 循环》（RespectM revealed metabolic heterogeneity powers deep learning for reshaping the DBTL cycle）为题发表在 Cell 旗下刊物 iScience 上[1]。上海交通大学博士研究生孟宣霖为该论文第一作者，陶飞研究员为论文的通讯作者。首次建立基于...
应用的范围仍在迅速扩展,这一进程受到改良微生物,即微生物细胞工厂(MCFs)的发展的刺激,它们高效且可持续地生产这些非常感兴趣的分子。这些MCFs的开发通常涉及多次迭代的设计-构建-测试-学习(DBTL)循环,以找到最优的生产者。目前的DNA读写技术允许同时生成大量的MCF库,从而加快了设计和构建阶段。 然而,测试阶段仍受限...
此外,研究人员还基于这个新方法,建立了首个基于单细胞大数据和深度学习的细胞代谢模型,用于预测和优化微生物的代谢网络。该方法有效地解决了 DBTL 流程中“学习”环节的挑战,重塑了传统 DBTL 循环。 最重要的是,研究团队首次把细胞异质性、单细胞代谢组和深度神经网络结合在一起,验证了基于异质性的代谢模型用于计算和...
DBTL循环是合成生物学中常用的一种方法论,它由设计(Design)、建造(Build)、测试(Test)和学习(Learn)四个环节组成。在这一循环中,测试环节扮演着至关重要的角色,它不仅能够验证设计的有效性,还可以为后续的改进和优化提供关键信息。 DBTL循环中的测试。 测试的定义。 测试是DBTL循环中的第三个环节,它旨在验证合成...
上游工具层企业主要提供合成生物学底层的技术和原料,包括 DNA 测序、DNA 合成、基因编辑、细胞培养基以及菌株。目前市场将不参与具体产品的后端商业化开发,通过整合工具层企业技术搭建合成生物学自动化平台以实现 DBTL,循环,以为下游客户代工、参股或授权费的形式获得收入的企业称为平台型(平台层)企业。对于平台型企业而...
iScience：新型数字细胞模型重塑合成生物学DBTL循环｜AI设计 Trends in Plant Science：利用纳米载体喷雾实现非转基因的生物工程方法｜纳米技术 Nat Comm：诱导植物病毒“症状恢复”的抗病新机制｜植物免疫 01 科｜技｜突｜破 Genome Biology：高效植物多基因引导编辑系统｜基因编辑 引导编辑系统（PE）可以实现植物基因组...
此外,研究人员还基于这个新方法,建立了首个基于单细胞大数据和深度学习的细胞代谢模型,用于预测和优化微生物的代谢网络。该方法有效地解决了 DBTL 流程中“学习”环节的挑战,重塑了传统 DBTL 循环。 最重要的是,研究团队首次把细胞异质性、单细胞代谢组和深度神经网络结合在一起,验证了基于异质性的代谢模型用于计算和...
此外,研究人员还基于这个新方法,建立了首个基于单细胞大数据和深度学习的细胞代谢模型,用于预测和优化微生物的代谢网络。该方法有效地解决了 DBTL 流程中“学习”环节的挑战,重塑了传统 DBTL 循环。 最重要的是,研究团队首次把细胞异质性、单细胞代谢组和深度神经网络结合在一起,验证了基于异质性的代谢模型用于计算和...
此外,研究人员还基于这个新方法,建立了首个基于单细胞大数据和深度学习的细胞代谢模型,用于预测和优化微生物的代谢网络。该方法有效地解决了 DBTL 流程中“学习”环节的挑战,重塑了传统 DBTL 循环。 最重要的是,研究团队首次把细胞异质性、单细胞代谢组和深度神经网络结合在一起,验证了基于异质性的代谢模型用于计算和...
iScience:新型数字细胞模型重塑合成生物学DBTL循环|AI设计 合成生物学和生物工程依靠“设计-构建-验证-学习(DBTL)”循环解决医学、制造业和农业问题。然而DBTL流程中存在诸多挑战。上海交通大学团队开发了一种适合于微生物的单细胞代谢组数据采集的新方法RespectM,可以在不依赖基因型构建的前提下,就可以获取单细胞水平的...