如何提高生物工程自动化

基因技术先进,数字和实验方法可以工作的。新的微软研究院和伦敦之间的合作实验室自动化公司Synthace使用生物工程的方法叫做Design-Build-Test-Learn (DBTL)来创建人工基因通路使用Synthace的自动化平台,Antha。我们采访了艾米莉弗里奇Synthace现场应用科学家发现更多。

莫莉·坎贝尔(MC):你能讨论的应用发展人工遗传途径?

艾米莉弗里奇(EF):的应用开发人造基因通路纷繁复杂。基因工程领域的广泛应用工业生物技术生产的生物燃料,化学中间体或可生物降解塑料。开发新的人工基因通路已经被用于医疗,例子包括生产胰岛素、疫苗、激素和抗体。人工基因网络的应用变得越来越普遍在生物科学,它使更多的智能控制机制对于上述的一些应用程序。这种方法是提供工业更大程度的控制,或在某些情况下,更好的理解小说的行为的途径工程。

Ruairi Mackenzie (RM):设计、构建、测试和学习(DBTL)方法和它如何与其他生物工程方法有何不同?

英孚:DBTL方法是一个工程原则起源于传统的工程学科,如机械或电气工程和最近被采用在生物科学,尤其是在合成生物学领域。开发和优化过程依赖于迭代DBTL周期的。它非常适合自动化和集成了数据建模的分析改善生物系统的特征,与模型用于预测在随后的迭代中重新设计的DBTL周期。

这种方法往往比更经典更系统和高效的生物工程方法,它考虑了生物系统的复杂性。

RM:在这项研究中,使用DBTL方法测试基因电路基于群体感应系统。为什么这些系统感兴趣的研究?

英孚:在自然界中,许多微生物利用小信号分子称为autoinducers相互沟通并确定其浓度。生产和识别这些信号的过程称为群体感应(QS)。

了解QS系统有广泛的生物技术的应用,尤其是治疗的病原生物膜或杂交物种发酵。

QS系统也好的研究模型在复杂生物网络和破译基因表达和调控对细胞组织在开发过程中设计规则。

RM:研究的主要发现是什么?

英孚:通过结合微软研究院的车站Bplatform Synthace Antha,微软研究院能够加速DBTL周期。这种方法使他们更快地提炼新的基因电路QS和应用机器学习研究和计算分析的结果来生成改进预测模型。

RM:如何使用自动化研究通过Antha改变了吗?

英孚:Antha使灵活的设计、规划和物理执行所有的液体处理步骤。Antha生成液体的所有指令处理程序被用于实验,让我们轻松地更改参数动态无需re-program机器人。这促进了快速生成新的基因网络和他们的描述,为科学家们提供大量的离开时间在微软的研究。此外,Antha后续的数字编码协议使得数据构建推理分析和机器学习。

RM:为什么使用自动化液体处理时间增加而手动移液吗?这次不是通常会减少吗?

英孚:有几个因素会影响运行时间,但一个是更大的甲板空间,因此更大的距离,移液头需要覆盖执行液体处理步骤。虽然可以增加液体处理时间,科学家们的自动化过程提供了重要的噪声检测时间以及增加鲁棒性、再现性和可追溯性。

艾米莉弗里奇说,莫莉坎贝尔和Ruairi J Mackenzie,科普作家技术网络188金宝搏备用