새로운 개발을 통해 과학자들은 세포의 각 부분과 그 특정 부분을 자세히 이해하는 데 수년을 소비하지 않아도 됩니다.
"기회는 혁명적입니다."라고 Hector는 말했습니다.연구를 주도한 Berkeley Laboratories의 생물 시스템 및 공학 (BSE) 부서의 연구원 인 Garcia Martin. “생명 공학은 현재 매우 느린 과정입니다. 항 말라리아 치료제 인 아르테 미시 닌을 개발하는 데 150 인이 걸렸습니다. 몇 년이 아닌 몇 주 또는 몇 달 안에 사양에 맞는 새로운 세포를 만들 수 있다면 생명 공학의 가능성에 혁명을 일으킬 것입니다.”
분석 전문가와 협력Tijana Radivojevic과 국제 연구팀의 BSE 데이터를 기반으로 팀은 특허 출원 중인 알고리즘인 자동 추천 도구(ART)를 개발하고 시연했습니다. 기계 학습을 통해 컴퓨터는 상당한 양의 사용 가능한 데이터를 기반으로 "훈련"된 후 예측을 할 수 있습니다.
알고리즘은 영역의 특성에 맞게 조정됩니다.작은 훈련 데이터 세트, 불확실성을 정량화해야 할 필요성, 재귀 루프가있는 합성 생물학. 이 도구의 기능은 재생 가능한 바이오 연료의 생산 개선과 같은 이전 대사 공학 프로젝트의 시뮬레이션 및 과거 데이터로 입증되었습니다.
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