合成生物元件与线路的智能设计
毛瑞超1，王宝俊1,2（1 浙江大学 化学工程与生物工程学院;2 浙江大学 杭州国际科创中心）
摘要：合成生物学是生物学、工程学和计算机科学等多学科交叉融合的新兴前沿领域，旨在通过“自下而上”的工程化设计理念，逐级构建元件、器件和线路，以创造自然界中不存在的人工生物系统，或对已有的生物系统进行目标性改造。随着合成生物产业的飞速发展，对基因线路规模和复杂度的需求也在不断提升。然而，传统依赖经验和试错的方法在元件与线路构建中具有较低的效率和成功率，已无法满足合成生物科技创新转化的需求。这促使元件与线路的开发范式逐渐从人力型、经验型的试错模式向标准化、智能化的工程模式转变。机器学习能够揭示生物数据中隐含的结构和关联，为合成生物元件和线路的智能设计提供强大支持。本文综述了生物元件与线路设计中常用的机器学习算法，以及它们在合成启动子、RNA调控元件、转录因子等生物元件和简单基因线路智能设计中的典型应用，探讨了当前面临的主要挑战及潜在的解决方案。最后，本文展望了机器学习与合成生物系统设计未来的融合趋势，并强调了跨学科合作的重要性。
关键词：合成生物学；生物元件；基因线路；生物设计；机器学习；深度学习
目录介绍
1 智能设计原理与方法
1.1 机器学习概述
1.1.1 监督学习
1.1.2 无监督学习
1.1.3 强化学习
1.1.4 半监督学习
1.1.5 主动学习
1.1.6 迁移学习
1.2 常用机器学习算法
1.2.1 线性回归/逻辑回归
1.2.2 支持向量机
1.2.3 随机森林
1.2.4 K-最近邻
1.2.5 人工神经网络
1.2.6 深度学习模型
2 合成生物元件的智能设计
2.1 合成生物元件概述
2.2 合成生物元件功能预测
2.2.1 DNA元件的功能预测
(1) 启动子
(2) 增强子
(3) 沉默子
2.2.2 RNA元件的功能预测
(1) mRNA
(2) RNA toehold开关
(3) gRNA
2.2.3 蛋白质元件的功能预测
(1) 转录因子
(2) 内含肽
2.3 智能设计非天然元件
3 基因线路的智能设计
3.1 基因线路概述
3.2 基因线路功能预测
3.3 基因线路的智能设计
4 挑战
4.1 数据挑战
4.1.1 数据规模挑战
4.1.2 数据质量挑战
4.1.3 数据标准挑战
4.2 模型挑战
4.2.1 模型选择挑战
4.2.2 模型泛化能力挑战
4.2.3 模型可解释性挑战
4.3 社会学挑战
5 总结与展望
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