人工智能在合成生物學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用

2能源部、GinkgoBioworks等機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)科學(xué)家與合成生物學(xué)家合作，在組革命帶來的最新發(fā)現(xiàn)和工具之一便是使用CRISPR在體內(nèi)精確編輯DNA的能標(biāo)準(zhǔn)化的基因元件以及設(shè)計-構(gòu)建-測試-學(xué)習(xí)（DBTL）循環(huán)測試：生成數(shù)據(jù)，用于檢查和測量表型達(dá)到3數(shù)。通常與參考序列對齊，從而突出顯示測量解碼產(chǎn)物（蛋白質(zhì)）的數(shù)量，是生命的4代謝物（小分子）和代表其在樣本中豐度的數(shù)字5圖3學(xué)術(shù)（a）和商業(yè)（b）領(lǐng)域的顯著增長為A程修飾是否會導(dǎo)致細(xì)胞的毒性結(jié)果。這些聚類技術(shù)也可以作為無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，來數(shù)據(jù)處理和分析將使合成生物學(xué)的生產(chǎn)力倍增。美國國防部高級研究計劃局6因結(jié)構(gòu)/線路上，這與設(shè)計電子電路的挑戰(zhàn)截然不同。設(shè)計的基因結(jié)構(gòu)用于引發(fā)深度學(xué)習(xí)模型中。圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）已經(jīng)用于在蛋白質(zhì)7室涉及完全自動化的DBTL循環(huán)，其中人工智能算法可物學(xué)領(lǐng)域的最大機(jī)會。自動化的DBTL循環(huán)已經(jīng)在液8數(shù)據(jù)通常是多模態(tài)的，難以集成且缺乏元數(shù)據(jù)。已開發(fā)了利用大量數(shù)據(jù)的模型，和標(biāo)簽的存在將推動AI/ML和合成生物學(xué)解決方案的成熟，和9據(jù)科學(xué)家近50%-80%的時間，限制了他們提煉觀點(diǎn)的能力。對合成生物學(xué)研究建模/算法挑戰(zhàn)。在分析組學(xué)數(shù)據(jù)時，推動當(dāng)前人工智能收集的數(shù)據(jù)時，這些模型的傳統(tǒng)應(yīng)用通常會遭遇“維數(shù)災(zāi)難”（curseof成基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)將提深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中使用的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集由高維空間中的數(shù)百萬個實(shí)例組成。實(shí)驗可以在3-5天內(nèi)很快完成）。此外，計算科學(xué)家通常會對一些崇高的目標(biāo)盡管最近基于深度學(xué)習(xí)體系結(jié)構(gòu)的人工智能技術(shù)已經(jīng)改變了人們進(jìn)行特征性使得純粹基于蠻力關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)的人工智能解決方案無法有效地描述系統(tǒng)的內(nèi)在人呢？另一個例子涉及涌現(xiàn)屬性（即由系統(tǒng)顯示但不包括其組成部分顯示的屬不能用涌現(xiàn)的一般理論來創(chuàng)造機(jī)器人和生物系統(tǒng)的混合體呢？人們能從一個完這兩個學(xué)科在持續(xù)反饋循環(huán)中相互作用，將創(chuàng)造現(xiàn)在難以想象的可能性。正如的生物鑄造廠項目利用自動化技術(shù)成功地將生物的工程化改造時間和成本降低空軍、陸軍和海軍的研究實(shí)驗室還為國際基因工程機(jī)器（iGEM）基金會提供指導(dǎo)。2019年12月，美國國防部宣布成立生物技術(shù)利益共同體（BiotechnologyCommunityofInterest加強(qiáng)國防部生物技術(shù)研發(fā)部門和更廣泛生物技術(shù)