Cello实现基因电路自动化设计

自动化基因电路设计

合成生物学

合成生物学旨在采用工程学的理性设计原则,用于对生物体进行改造和操控。这一策略已经实现了日益复杂的基因电路和重连通路的构建,但这些电路的人工构建往往是一项耗时任务,且需要繁琐的优化。类似地,在电子学中,集成电路设计最初也是一项人工任务,直到电子设计自动化和硬件描述编程语言出现后才得以改变。

在此,Alec Nielsen et al. 提出了 Cello(细胞逻辑的缩写),这是一种基于软件的设计环境,借鉴了这些工程学原理,以实现基因电路的自动化生成。

Cello设计环境

Cello设计环境基于硬件无关的描述性语言Verilog和一个“用户约束文件”,该文件指定了逻辑门的DNA序列、质粒或基因组中的物理位置、生物体、有效操作条件、架构限制以及优选模体。用户选择一个约束文件并用Verilog编写程序,随后Cello将据此设计遗传电路图,根据约束文件施加的限制,并确保门电路的输出和输入阈值兼容。线性DNA序列源自符合Eugene规范语言中这些约束条件的一组元件。

Cello随后模拟电路的功能,提供性能分析以及对细胞生长的影响。对于预测会给细胞生长带来不可接受的负担的电路,系统会向用户发出标记提示。

该团队最初使用Tet阻遏物序列构建了基本的非门,并通过优化(包括使用强绝缘序列以使门电路与其基因组背景隔离),建立了一个无需设计后调优即可实现100%成功率的门库。在此基础上,他们设计了更复杂的门电路,以实现输入优先级排序和一个输出的多个输入处理。共设计了52个电路,且在无需进一步优化的情况下,37个按预期工作。这52个电路总共包含412种可能输出,其中92%符合预期。最大的电路是“共识”电路(要求三个输入一致),包含10种调控蛋白和55种独特基因元件。
总体而言,Cello利用成熟的半导体电路工程原理,实现了遗传电路设计的自动化,而此前这一过程依赖于试错分析和测试来确定组件间的相互作用和功能。这种方法有望比目前的技术更快速地设计、构建和进行复杂遗传电路的故障排除。

“要发挥生物学的潜力,就必须能够控制基因在何时以及何种条件下被激活,”Cello项目的首席负责人克里斯托弗·沃伊特解释道。“目前,在代谢工程中,只能产生单一的化学产物,并且通路中的基因始终处于开启状态。通过控制基因的激活时机,我们就能获得生物学所能提供的更多复杂产物,从细胞协同构建结构的先进功能材料,到可编程感知人体问题并执行治疗功能的治疗剂。”

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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