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  A versatile active learning workflow for optimization of genetic and metabolic networks

Pandi, A., Diehl, C., Yazdizadeh Kharrazi, A., Scholz, S. A., Bobkova, E., Faure, L., Nattermann, M., Adam, D., Chapin, N., Foroughijabbari, Y., Moritz, C., Paczia, N., Cortina, N. S., Faulon, J. L., & Erb, T. J. (2022). A versatile active learning workflow for optimization of genetic and metabolic networks. Nature Communications, 13(1):. doi:10.1038/s41467-022-31245-z.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000A-B2A1-6 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-0DF9-B
資料種別: 学術論文

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説明:
Verlagsversion
OA-Status:
Gold

作成者

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 作成者:
Pandi, A.1, 著者           
Diehl, C.1, 著者           
Yazdizadeh Kharrazi, A., 著者
Scholz, S. A.1, 著者
Bobkova, E.1, 著者           
Faure, L., 著者
Nattermann, M.1, 著者           
Adam, D.1, 著者
Chapin, N.1, 著者
Foroughijabbari, Y.1, 著者
Moritz, C.1, 著者
Paczia, N.2, 著者                 
Cortina, N. S.1, 著者           
Faulon, J. L., 著者
Erb, T. J.1, 3, 著者           
所属:
1Understanding and Building Metabolism, Department of Biochemistry and Synthetic Metabolism, Max Planck Institute for Terrestrial Microbiology, Max Planck Society, ou_3266303              
2Core Facility Metabolomics and small Molecules Mass Spectrometry, Max Planck Institute for Terrestrial Microbiology, Max Planck Society, ou_3266267              
3Center for Synthetic Microbiology (SYNMIKRO), Philipps University of Marburg, Marburg, ou_persistent22              

内容説明

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キーワード: *Carbon Dioxide Gene Regulatory Networks *Metabolic Networks and Pathways/genetics Supervised Machine Learning Workflow
 要旨: Optimization of biological networks is often limited by wet lab labor and cost, and the lack of convenient computational tools. Here, we describe METIS, a versatile active machine learning workflow with a simple online interface for the data-driven optimization of biological targets with minimal experiments. We demonstrate our workflow for various applications, including cell-free transcription and translation, genetic circuits, and a 27-variable synthetic CO2-fixation cycle (CETCH cycle), improving these systems between one and two orders of magnitude. For the CETCH cycle, we explore 10(25) conditions with only 1,000 experiments to yield the most efficient CO2-fixation cascade described to date. Beyond optimization, our workflow also quantifies the relative importance of individual factors to the performance of a system identifying unknown interactions and bottlenecks. Overall, our workflow opens the way for convenient optimization and prototyping of genetic and metabolic networks with customizable adjustments according to user experience, experimental setup, and laboratory facilities.

資料詳細

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言語: eng - English
 日付: 2022-07-06
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: 査読あり
 識別子(DOI, ISBNなど): その他: 35790733
DOI: 10.1038/s41467-022-31245-z
ISSN: 2041-1723 (Electronic)2041-1723 (Linking)
 学位: -

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出版物 1

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出版物名: Nature Communications
  省略形 : Nat. Commun.
種別: 学術雑誌
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: London : Nature Publishing Group
ページ: - 巻号: 13 (1) 通巻号: 3876 開始・終了ページ: - 識別子(ISBN, ISSN, DOIなど): ISSN: 2041-1723
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/2041-1723