A versatile active learning workflow for optimization of genetic and metabolic networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The study, engineering and application of biological networks require practical and efficient approaches. Current optimization efforts of these systems are often limited by wet lab labor and cost, as well as the lack of convenient, easily adoptable computational tools. Aimed at democratization and standardization, we describe METIS, a modular and versatile active machine learning workflow with a simple online interface for the optimization of biological target functions with minimal experimental datasets. We demonstrate our workflow for various applications, from simple to complex gene circuits and metabolic networks, including several cell-free transcription and translation systems, a LacI -based multi-level controller and a 27-variable synthetic CO 2 -fixation cycle (CETCH cycle). Using METIS, we could improve above systems between one and two orders of magnitude compared to their original setup with minimal experimental efforts. For the CETCH cycle, we explored the combinatorial space of ∼10 25 conditions with only 1,000 experiments to yield the most efficient CO 2 -fixation cascade described to date. Beyond optimization, our workflow also quantifies the relative importance of individual factors to the performance of a system. This allows to identify so far unknown interactions and bottlenecks in complex systems, which paves the way for their hypothesis-driven improvement, which we demonstrate for the LacI multi-level controller that we were able to improve by 34-fold after having identified resource competition as limiting factor. 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».