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无细胞生物传感器与人工智能的整合。

Cell-Free Biosensors and AI Integration.

机构信息

Université Paris-Saclay, INRAE, AgroParisTech, Micalis Institute, Jouy-en-Josas, France.

Université Paris-Saclay, Systems & Synthetic Biology Lab (iSSB), UMR, Evry, France.

出版信息

Methods Mol Biol. 2022;2433:303-323. doi: 10.1007/978-1-0716-1998-8_19.

DOI:10.1007/978-1-0716-1998-8_19
PMID:34985753
Abstract

Cell-free biosensors hold a great potential as alternatives for traditional analytical chemistry methods providing low-cost low-resource measurement of specific chemicals. However, their large-scale use is limited by the complexity of their development.In this chapter, we present a standard methodology based on computer-aided design (CAD ) tools that enables fast development of new cell-free biosensors based on target molecule information transduction and reporting through metabolic and genetic layers, respectively. Such systems can then be repurposed to represent complex computational problems, allowing defined multiplex sensing of various inputs and integration of artificial intelligence in synthetic biological systems.

摘要

无细胞生物传感器作为传统分析化学方法的替代品具有很大的潜力,可低成本、低资源地测量特定化学物质。然而,其大规模应用受到其开发复杂性的限制。在本章中,我们提出了一种基于计算机辅助设计 (CAD) 工具的标准方法,该方法能够快速开发新的无细胞生物传感器,分别基于目标分子信息转导和通过代谢和遗传层进行报告。然后,这些系统可以被重新用于表示复杂的计算问题,允许对各种输入进行定义的多路复用感测,并在合成生物系统中集成人工智能。

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