孟德尔设计平台

Mendel Design Platform

孟德尔设计平台依据深厚的生物学和工程学理论与原理基础，对生物系统进行严谨的理性设计，精确绘制基因网络及代谢通路的蓝图，为后续构建阶段奠定坚实的理论导向与实践指南。

  • 生物元件的选择与设计：利用现有的生物元件库，如基因、酶、代谢通路等，进行选择和组合，设计出符合特定功能的生物系统。

  • 计算机辅助设计：利用最先进的生物信息学工具进行基因序列的设计、代谢通路的模拟和优化等工作，从而提高设计的准确性和效率。

  • 代谢通路的设计：根据目标功能的需求，对代谢通路进行设计和优化，以确保生物系统能够高效、稳定地生产出所需的产品。

拉马克技术构建平台

Lamarck Building Platform

拉马克技术构建平台借助先进的基因工程技术，在实验室环境中精心构建出具备特定功能特性的生物系统，这为后续的测试阶段与深度学习阶段提供了至关重要的实验材料与研究对象。

  • 基因合成与组装：利用DNA合成、克隆、基因编辑等技术手段，合成所需的基因序列。

  • 细胞工厂搭建：选择合适的底盘细胞（如细菌、酵母、哺乳动物细胞等），将合成并组装好的基因表达单元导入其中，构建出具有特定功能，能够在特定的条件下，高效、稳定地生产出所需产品的细胞工厂。

  • 代谢通路重构：通过异源表达、细胞代谢反应的构建与调节等代谢工程的技术手段，对底盘细胞的代谢通路进行重构，以确保其能够支持新导入的基因表达单元和所需产物的合成。

道尔顿高通量筛选平台

Dalton Testing Platform

孟德尔设计平台依据深厚的生物学和工程学理论与原理基础，对生物系统进行严谨的理性设计，精确绘制基因网络及代谢通路的蓝图，为后续构建阶段奠定坚实的理论导向与实践指南。

  • 功能验证：对构建出的生物系统进行功能验证，确保其能够按照预期的方式工作。

  • 性能评估：对生物系统的生产效率、稳定性、耐受性等方面的指标进行评估，为后续阶段提供重要的反馈和依据。

  • 数据分析：收集生物系统的输出、性能参数等大量的实验数据，并对这些数据进行基于深度学习的分析和处理，提取出有用的信息和结论。

技术方法

  • 高通量分析技术：在短时间内对大量的生物样本进行同时检测和分析，大大提高了测试的效率和准确性。

  • 组学分析：对生物系统的基因组、转录组、蛋白质组等进行全面的分析，从而揭示生物系统的内部机制和功能特点。

  • 监测报告输出技术：如荧光蛋白标记等，可以用于实时监测生物系统的状态和变化，为测试提供直观的依据。

图灵智算平台

Turing Learn Platform

图灵智算平台集成了尖端的人工智能技术，通过AI强化的高级机器学习框架，依托精密构建的底层算法与经过严格筛选的高质量数据集，精准地构建出高效的预测模型。构建过程遵循高度系统化的循环训练机制：参数空间深度探索——参数值精确估算——模型效能全面评估以及异常点精准识别与即时校正。

  • 数据分析与挖掘：收集测试阶段产生的所有数据，包括生物系统的输出、性能参数等。利用统计学、机器学习等方法对数据进行深入分析，挖掘数据中的规律和趋势，识别生物系统中的关键影响因素和限制条件。

  • 模型构建与优化：基于数据分析的结果，构建生物系统的数学模型或仿真模型。通过模型模拟生物系统的行为，验证假设并预测可能的改进方向。对模型进行优化，以提高其准确性和可靠性。

  • 反馈与迭代：根据数据分析的结果和模型的预测，对设计进行迭代优化。调整生物系统的结构、参数或操作条件，以改善其性能和稳定性。将优化后的设计重新进入DBTL循环的下一个周期进行测试和验证。

技术方法

  • 机器学习算法：利用机器学习算法对大量数据进行处理和分析，以发现数据中的潜在规律和趋势。

  • 仿真模拟技术：通过仿真模拟技术构建生物系统的数学模型，对生物系统的行为进行模拟和预测。

  • 多尺度分析方法：结合不同尺度的实验数据（如分子水平、细胞水平、组织水平等）进行分析，以全面理解生物系统的运作机制。