设计基于人工智能的前向逆向平台,用于设计转录因子生物传感器的交叉核糖体结合点
Nana Ding1,2,3, Guangkun Zhang3, LinPei Zhang1,2
1National Engineering Research Center for Cereal Fermentation and Food Biomanufacturing, Jiangnan University, 1800 Lihu Road, Wuxi, Jiangsu 214122, People's Republic of China.
Computational and structural biotechnology journal
|January 12, 2024
概括
我们开发了一个AI平台,用于设计基于转录因子的生物传感器 (TFB). 这个工具可以准确地预测和设计所需TFB动态范围的交叉核糖体结合位点 (cRBS).
科学领域:
- 合成生物学 合成生物学
- 生物工程是生物工程.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 基于转录因子的生物传感器 (TFB) 是合成生物学中的关键工具.
- TFBs的动态范围由交叉核糖体结合位 (cRBS) 调节,影响蛋白质表达和折叠.
- 针对特定TFB动态范围的cRBS的合理设计是TFB工程中的一个重大挑战.
研究的目的:
- 开发一种基于人工智能 (AI) 的新平台,用于预测TFB动态范围.
- 通过使用人工智能,实现使用选定的TFB动态范围的cRBS的de novo设计.
- 为了应对前向和逆向工程TFB的挑战.
主要方法:
- 实现一个由人工智能驱动的平台,整合前向和逆向工程能力.
- 利用了Wasserstein生成对抗网络与梯度惩罚 (WGAN-GP) 和平衡GAN与GP (BAGAN-GP) 进行双向设计.
- 从训练有素的cRBS中利用序列特征来指导AI模型,在不平衡的数据集中表现出色.
主要成果:
- 实现了高预测准确度:前进工程高达98%,反向工程高达82%.
- 证明了平台在处理不平衡数据集的有效性.
- 确定了cRBS序列和TFB动态范围之间的关键相关性.
结论:
- 成功生成了一种基于人工智能的方法,用于TFB的合理设计.
- 开发的平台有助于精确设计具有所需动态范围的TFB.
- 这项工作提升了设计合成生物系统的能力.
