bioRxiv · Synthetic Biology· Zintel, M. A., LeBlanc, C. J., Kotha, S. R., Soriano, M., Bansal, R. J., Aguilera, D., Majidi, T., Ornelas, I., Kirkpatrick, L. D., Udupa, A., Hu, G., Agarwal, P., Lam, A. W. Y., Nunez, J. K., Shih, P. M., Sozzani, R., Strader, L. C., Staller, M. V. ·· 1 天前精选AI 评分78
机器学习指导设计强效转录激活结构域
Machine learning guided design of strong transcriptional activation domains
AI 导读
研究团队用机器学习筛选并设计转录激活结构域，在可测量的16,770条序列中，>90%在酵母中具有激活结构域功能。团队从500,000条候选序列中选出18,750条进行实验验证，并开发共识预测器 MADRIGAL。部分设计还能在真菌、植物和人细胞中保持功能。
推荐理由
论文将序列生成、机器学习筛选与酵母实验验证串成闭环，为功能内在无序序列设计提供可迁移方法。
来源：bioRxiv · Synthetic Biology · biorxiv.org