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文档简介

2能源部、GinkgoBioworks等机构的数据科学家与合成生物学家合作，在组革命带来的最新发现和工具之一便是使用CRISPR在体内精确编辑DNA的能标准化的基因元件以及设计-构建-测试-学习（DBTL）循环测试：生成数据，用于检查和测量表型达到3数。通常与参考序列对齐，从而突出显示测量解码产物（蛋白质）的数量，是生命的4代谢物（小分子）和代表其在样本中丰度的数字5图3学术（a）和商业（b）领域的显著增长为A程修饰是否会导致细胞的毒性结果。这些聚类技术也可以作为无监督学习模型，来数据处理和分析将使合成生物学的生产力倍增。美国国防部高级研究计划局6因结构/线路上，这与设计电子电路的挑战截然不同。设计的基因结构用于引发深度学习模型中。图卷积网络（GCN）已经用于在蛋白质7室涉及完全自动化的DBTL循环，其中人工智能算法可物学领域的最大机会。自动化的DBTL循环已经在液8数据通常是多模态的，难以集成且缺乏元数据。已开发了利用大量数据的模型，和标签的存在将推动AI/ML和合成生物学解决方案的成熟，和9据科学家近50%-80%的时间，限制了他们提炼观点的能力。对合成生物学研究建模/算法挑战。在分析组学数据时，推动当前人工智能收集的数据时，这些模型的传统应用通常会遭遇“维数灾难”（curseof成基因组学、转录组学和蛋白质组学数据，这些数据将提深度学习应用中使用的传统数据集由高维空间中的数百万个实例组成。实验可以在3-5天内很快完成）。此外，计算科学家通常会对一些崇高的目标尽管最近基于深度学习体系结构的人工智能技术已经改变了人们进行特征性使得纯粹基于蛮力关联发现的人工智能解决方案无法有效地描述系统的内在人呢？另一个例子涉及涌现属性（即由系统显示但不包括其组成部分显示的属不能用涌现的一般理论来创造机器人和生物系统的混合体呢？人们能从一个完这两个学科在持续反馈循环中相互作用，将创造现在难以想象的可能性。正如的生物铸造厂项目利用自动化技术成功地将生物的工程化改造时间和成本降低空军、陆军和海军的研究实验室还为国际基因工程机器（iGEM）基金会提供指导。2019年12月，美国国防部宣布成立生物技术利益共同体（BiotechnologyCommunityofInterest加强国防部生物技术研发部门和更广泛生物技术

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