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Enregistrement W2191530647 · doi:10.1016/j.jmb.2015.10.004

Tools and Principles for Microbial Gene Circuit Engineering

2015· review· en· W2191530647 sur OpenAlexfundno aff
Robert W. Bradley, Martin Buck, Baojun Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Molecular Biology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene Regulatory Network Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilDirectorate for Biological SciencesRoyal SocietyRoyal Society of CanadaWellcome Trust
Mots-clésSynthetic biologyComputer scienceModular designScalabilityElectronic circuitContext (archaeology)Circuit designRational designBiochemical engineeringComputational biologyEngineeringNanotechnologyBiologyEmbedded systemElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthetic biologists aim to construct novel genetic circuits with useful applications through rational design and forward engineering. Given the complexity of signal processing that occurs in natural biological systems, engineered microbes have the potential to perform a wide range of desirable tasks that require sophisticated computation and control. Realising this goal will require accurate predictive design of complex synthetic gene circuits and accompanying large sets of quality modular and orthogonal genetic parts. Here we present a current overview of the versatile components and tools available for engineering gene circuits in microbes, including recently developed RNA-based tools that possess large dynamic ranges and can be easily programmed. We introduce design principles that enable robust and scalable circuit performance such as insulating a gene circuit against unwanted interactions with its context, and we describe efficient strategies for rapidly identifying and correcting causes of failure and fine-tuning circuit characteristics. • Versatile tools and components are available for engineering microbial gene circuits. • Modularity and orthogonality enable robust and scalable circuit design. • Rational approaches for rapid circuit debugging and tuning are presented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations101
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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