合成生物學(xué)中的數(shù)據(jù)沖突 2025

1合成生物學(xué)中的數(shù)據(jù)沖突2的數(shù)據(jù)集（如大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或全細(xì)胞模型讓研究人員難以理解預(yù)測(cè)背后的基合成生物學(xué)中的數(shù)據(jù)沖突3該項(xiàng)目通過網(wǎng)站（）合成生物學(xué)中的數(shù)據(jù)沖突4（a）標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)沖突標(biāo)簽集。每個(gè)標(biāo)簽經(jīng)過精心設(shè)計(jì)，明確凸顯潛在關(guān)注的核心領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)科學(xué)研究中，一個(gè)項(xiàng)目可能涉及一個(gè)或多個(gè)一般數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用可能導(dǎo)致負(fù)面結(jié)果。該危害適用于所有數(shù)據(jù)科學(xué)研究的產(chǎn)所有使用數(shù)據(jù)科學(xué)方法主動(dòng)探索潛在的負(fù)面應(yīng)用，并實(shí)施緩解措缺乏社區(qū)技術(shù)的開發(fā)沒有充分考慮到其服務(wù)的社區(qū)的意見和專有的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的這一過程缺乏患者和公通過咨詢和設(shè)計(jì)過程。讓社區(qū)的利益相強(qiáng)化現(xiàn)有加劇了對(duì)個(gè)人和群體的不公平待遇。這可能是因?yàn)閿?shù)據(jù)輸入、算法或軟件設(shè)過于集中對(duì)少數(shù)模型生人們對(duì)生物學(xué)的理解和使用算法檢測(cè)數(shù)據(jù)集和模型結(jié)果中的偏差，幫助指導(dǎo)收集和5計(jì)的選擇，或是社會(huì)整體模型無法適用于更廣泛非模式物種時(shí)做出不合生成新的數(shù)據(jù)，以減技術(shù)可能難以理解，或源于缺乏可解釋性（如神經(jīng)基因調(diào)控序列和蛋白質(zhì)使用標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)格式領(lǐng)域?qū)＜业膸椭?，以環(huán)境影響這些方法需要大量的能源和數(shù)據(jù)（需要越來越多的的硬件，這些硬件使用稀有且不可持續(xù)的材料和資大型深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時(shí)需要大量的計(jì)算資環(huán)境產(chǎn)生隱性影響。同探索使用替代建模方法，以減少計(jì)算資源的需求，同時(shí)優(yōu)化代碼和硬件的使用效可能存在對(duì)處理數(shù)據(jù)的個(gè)盡可能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿缺乏知情數(shù)據(jù)集或算法使用的數(shù)據(jù)未得到數(shù)據(jù)所有者/創(chuàng)造者的明確同意。這類數(shù)據(jù)通常缺乏其他上下文信息，可能導(dǎo)致難以理解其大型基因組數(shù)據(jù)庫會(huì)使樣本可能沒有獲得當(dāng)?shù)刂贫鞔_的指導(dǎo)方針以獲得知情同意，并確保數(shù)據(jù)使用的透明自動(dòng)化決策種風(fēng)險(xiǎn)。需要思考：哪些決策被自動(dòng)化了？自動(dòng)化能為過程帶來什么好處？這些過程究竟是誰受益，隨著自動(dòng)化技術(shù)和實(shí)驗(yàn)其是在篩選樣本庫和執(zhí)中的錯(cuò)誤可能導(dǎo)致系統(tǒng)識(shí)別哪些決策正在被自動(dòng)化，并調(diào)整現(xiàn)有安全框架，在部署之前增加設(shè)計(jì)選擇的測(cè)可能造成這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用可能會(huì)導(dǎo)合成生物學(xué)的許多領(lǐng)域評(píng)估潛在危害程度，致直接的身體或心理傷具有兩用性（如毒素生并確保采取足夠的防6護(hù)措施避免危害發(fā)濫用的風(fēng)險(xiǎn)存在濫用算法、技術(shù)或收合成生物學(xué)通常具有雙在發(fā)布模型前，確保進(jìn)行充分測(cè)試，包括識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成模型中可能出現(xiàn)的“涌對(duì)人類進(jìn)行分類和對(duì)人的排名和分類應(yīng)謹(jǐn)慎處理。需要思考：如果排名或分類出現(xiàn)錯(cuò)誤會(huì)怎樣？如果人們不同意自己的排名或分類會(huì)發(fā)生什么？還需要考慮這種排名是為了誰，是否有人會(huì)利在合成生物學(xué)中較為少與社會(huì)各界合作，討論分類可能帶來的負(fù)面后果，并在更廣泛的范圍內(nèi)達(dá)成共識(shí)，合成生物學(xué)中的數(shù)據(jù)沖突7源數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性不知，因此使用該數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致錯(cuò)誤結(jié)果或引入偏轉(zhuǎn)化過程可能導(dǎo)致工程盡可能對(duì)不確認(rèn)性進(jìn)行分類，以更好地為決策提供信息，并理源數(shù)據(jù)的完整性不底層數(shù)據(jù)的完整性存在不全細(xì)胞模型試圖利用所可能導(dǎo)致設(shè)計(jì)軟件產(chǎn)生豐富缺失數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集或嘗試修正已知的不兼容集不同類型和/或來源的數(shù)據(jù)一起使用時(shí)，這些數(shù)據(jù)需要整合細(xì)胞中許多不在可能的情況下，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為兼容格式，或收集兼容的補(bǔ)可能造成即使正確使用，也有可能基因驅(qū)動(dòng)可能引發(fā)物種確保足夠的物理隔離措施，以避免意外釋放，并在部署時(shí)設(shè)置潛在的實(shí)將技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)驗(yàn)實(shí)踐可能需要采取安全防范措及與潛在病原微生物的評(píng)估可能的安全問題并采取必要的安全措合成生物學(xué)中的數(shù)據(jù)沖突8更精準(zhǔn)設(shè)計(jì)方案的需求，推動(dòng)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法在蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)的廣泛應(yīng)用。諸如型，最初用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，現(xiàn)已發(fā)展成為提高蛋合成生物學(xué)中的數(shù)據(jù)沖突9可能性的一部分。傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法主要是將蛋白質(zhì)作在從數(shù)字模型轉(zhuǎn)向?qū)嶒?yàn)室實(shí)踐時(shí)，需特別注意“評(píng)估實(shí)驗(yàn)風(fēng)（b）全細(xì)胞模型用于工程生物學(xué)相關(guān)的數(shù)據(jù)沖突。全細(xì)胞模型主要依賴“整合多種可能不的發(fā)展勢(shì)頭，使得基因組學(xué)成為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域最大分支之一。據(jù)預(yù)測(cè)，到2025全細(xì)胞計(jì)算模型（WCM）作為一種先進(jìn)工具，已成為整合由高通量測(cè)量技合成生物學(xué)中的數(shù)據(jù)沖突1此類模型是支原體（Mycoplasmagenitalium）開發(fā)的。最近，針對(duì)大腸桿菌全細(xì)胞計(jì)算模型（WCM）中蘊(yùn)含著巨大的預(yù)測(cè)能力，正在被用于設(shè)計(jì)和進(jìn)合成生物學(xué)中的數(shù)據(jù)沖突1合成生物學(xué)開放語言（SBOL）是一個(gè)典型的框架，旨在生物設(shè)計(jì)相關(guān)的信另一個(gè)現(xiàn)有框架是國(guó)際基因工程機(jī)器（iGEM）基金會(huì)制定的一系列安全政性的提高，加之嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私措施，將為未來更安全、建設(shè)性的對(duì)話。圖2b總結(jié)了WCM用于工程生物學(xué)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)。