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#家庭教育干货 致命一击的物理AI来了?![2] 第二种方法,让细菌为自己打分,这触及了现代生物工程的核心方法。 一、传统不依赖AI 核心是“定向进化”加“高通量筛选”。通过随机突变创造多样性,让微生物自行完成优胜劣汰。 在历史上,代谢工程总是通过这种“非智能”,但极其精巧的筛选方案完成的。 它的驱动力是生物进化原理,而非人工智能算法。 二、现在深度整合AI 如今,几乎一定会利用人工智能和机器学习来大幅加速和优化代谢工程。 主要体现在以下几个关键环节: 1.理性设计与起点优化: •利用深度学习模型(如基于蛋白质结构的预测模型AlphaFold3或相关工具)来预测哪些酶的哪些位点突变,最有可能带来理想效果(提高合成效率或降低降解活性)。 •仅对最有潜力的少数候选分子进行实验验证,可以避免盲目的全基因组随机突变,把研究人员从漫长而繁重的实验操作中解放出来,更专注于核心目标的设定与成果分析。 2.数据分析与基因型-表型关联: •对筛选出的成功菌株进行基因组测序。 •利用机器学习算法(如神经网络)分析海量数据,找出哪些基因突变组合与“高产低耗”的表型最相关。 3.预测与虚拟筛选: •建立模型后,物理AI可以在计算机上虚拟预测新的基因编辑方案(如CRISPR靶点)可能产生的结果,优先推荐最有可能成功的方案进行实验验证。这极大地减少了“设计-构建-测试”循环的次数。 4.自动化实验闭环: •将自动化机器人平台与AI算法结合。 •流程如下:AI设计实验方案→机器人执行实验(构建工程菌、培养、施加筛选压力)→机器人采集数据(生长速度、产物浓度等)→AI分析数据并学习→AI生成下一轮优化的设计方案。 •这个自动化“自我进化”系统能以人类无法比拟的速度和规模进行迭代。 用捕鱼来比喻: •现在渔夫拥有了卫星雷达(AI预测模型)能够告诉他鱼群可能在哪里,用智能分拣机(机器学习数据分析)自动识别和分类渔获,用AI助手根据每次的收获数据,不断学习并告诉他明天去哪里、用什么网眼捕鱼最好。 在实际应用中,人工智能(机器学习、深度学习)已经成为不可或缺的强力加速器和洞察工具,使得发现最优菌株的过程更快、更智能、更可预测。 打一个比方,生物学提供了舞台和剧本,物理AI提供了先进的灯光、音效和实时系统,它们共同演绎出了更精彩。 部分内容来自AI,仅供参考,请仔细甄别。#AⅠ#智能体
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