teemi:一种开源的识字编程方法,用于生物工程中的代设计-构建-测试-学习周期

科学领域:

• 合成生物学 合成生物学
• 计算生物学是一种计算生物学.
• 生物工程是生物工程.

背景情况:

• 合成生物学依赖于生物系统的数据驱动工程.
• 根据FAIR原则处理复杂的生物数据对于高效的工程至关重要.
• 现有的工具往往缺乏用于模拟和数据集成的用户友好的界面.

研究的目的:

• 开发一个开源的,符合FAIR的平台,用于合成生物学中的计算机辅助设计和分析.
• 为工程生物系统提供用户友好的模拟,组织和指导.
• 应用该平台来设计,模拟和优化代谢途径.

主要方法:

• 开发teemi,一个基于Python的,在GitHub上托管的识字编程平台.
• 应用teemi用于设计和模拟生物工程工作流程.
• 使用teemi.com集成和分析多变量数据集.
• 利用机器学习进行代谢途径的预测工程.

主要成果:

• 展示了teemi在设计和模拟生物工程任务中的应用.
• 成功集成和分析复杂的多变量数据集.
• 应用机器学习用于预测工程的代谢途径,用于酵母酵母中类前体的生产.
• teemi平台是公开的,符合FAIR标准.

结论:

• teemi平台为合成生物学数据管理和分析提供了一个用户友好的,符合FAIR的解决方案.
• 它支持代的设计-构建-测试-学习循环,增强生物系统的工程.
• teemi促进了用于预测代谢工程的机器学习应用,有助于生产有价值的化合物.