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盈禾线上娱乐:设计能力有限仍靠海量试错

时间:2021/10/19 21:29:04  作者:  来源:  浏览:26  评论:0
内容摘要:  “合成生物学的发展,使得构建可控、复杂的人工生物系统成为可能。” 中国科学院深圳先进技术研究院研究员刘陈立说。但他也道出了当前面临的问题:DNA测序、DNA合成、基因编辑技术的不断革新,使得合成能力飞速提升,然而设计能力却依然十分有限。  设计能力有限,造成了现在合成生物学高...
  “合成生物学的发展,使得构建可控、复杂的人工生物系统成为可能。” 中国科学院深圳先进技术研究院研究员刘陈立说。但他也道出了当前面临的问题:DNA测序、DNA合成、基因编辑技术的不断革新,使得合成能力飞速提升,然而设计能力却依然十分有限。

  设计能力有限,造成了现在合成生物学高度依赖海量“人工试错”的局面。

  “绝大部分人工生物系统的构建与优化仍然依赖于反复试错,缺乏理性设计的能力,难以实现定量可控。生物系统的复杂度越高,理性设计能力越缺乏。”刘陈立说。

  可见,海量“人工试错”阶段,不仅“定量可控”难以保质保量实现,还限制了合成实现复杂目标的系统。

  直白地说,这个阶段,距离想合成一台“生命计算机”还差得远。

  实现可预测、可设计,需合成与定量融合

  那么,哪个阶段才能设计出类似于计算机的复杂、严谨的合成生命系统呢?与会专家认为,合成生物学应该探索走向定量合成生物学阶段。

  “定量生物学的概念很早就有,现在是要理性地把定量的模型作为合成的指导,而又用合成测试来验证定量模型,这种‘融合会聚’就是定量合成生物学。”赵国屏解释,这是合成生物学学科在理论架构和技术体系上的进阶。早在2008年,赵国屏前瞻性地在中科院成立了中国第一个“合成生物学重点实验室”。

  如何进行定量?得益于分子生物学、大数据、人工智能等学科的发展,与会专家提出了以人工智能机器学习为核心的“黑箱模型”与以实验为基础的维象理论构建结合工程验证的“白箱模型”两种途径。

  例如,“黑箱”模型就是利用机器学习算法的快速解析优势实现,实现合成生物学的理性设计和功能预测。

  告别“手工作坊”将为合成生物学带来更深厚学科责任。它不仅承载了人类对自然、对生命的认知。“合成生物学的社会属性体现在回馈社会、回应社会关切,” 中科院生物物理所研究所研究员张先恩指出,“通过定量合成生物学,支撑普遍实现合成生物学的目标,将最终实现理解生命机制(造物致知)和回馈人类社会(造物致用)。”

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