哺乳动物细胞中的合成蛋白级神经网络
Zibo Chen1,2, James M Linton2, Shiyu Xia2
1School of Life Sciences, Westlake University, Westlake Laboratory of Life Sciences and Biomedicine, Westlake Institute for Advanced Study, Hangzhou, Zhejiang, China.
概括
科学家们设计了一种称为"感知蛋白"的合成蛋白质电路,用于在活细胞中进行神经网络分类. 这一突破使生物系统中的可编程信号处理和控制成为可能.
科学领域:
- 合成生物学
- 计算神经科学
- 分子工程
背景情况:
- 人工神经网络擅长处理非生物信息.
- 研究生物计算原理对于合成生物学的发展至关重要.
研究的目的:
- 为了在活细胞中进行神经网络分类的合成蛋白质电路.
- 使用基于蛋白质的逻辑门来演示可编程的信号处理.
主要方法:
- 设计新型蛋白质异构体和工程病毒蛋白酶.
- 实现了带有加权输入和蛋白质分解的"感知蛋白"电路.
- 使用可逆结合和不可逆裂变进行信号处理.
主要成果:
- 从八个起始蛋白质中生成大量不同的蛋白质物种.
- 在哺乳动物细胞中实现了可调的决策边界的多输出信号分类.
- 通过蛋白质循环证明了细胞死亡的条件控制.
结论:
- 工程蛋白质网络可以在活细胞中实现可编程的信号分类.
- 这项工作将合成生物学与生物应用的计算原理联系起来.


