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合成生物学利用工程原理来编程生物学，并在医学，能源，食物和环境中采用新功能。合成生物学的一个主要方面是创建合成基因回路 - 能够执行操作，检测信号和调节细胞功能的工程生物回路。它们的开发涉及大型设计空间，在电路组件和宿主蜂窝机械之间具有复杂的相互作用。在这里，我们讨论了机器学习在解决这些挑战中的新兴作用。我们表达了机器学习如何增强合成基因电路工程，从单个组件到电路级的方面，同时突出相关的挑战。我们讨论了将机器学习与机械建模相结合的潜在混合方法，以利用基于机制的模型的规定能力来利用数据驱动模型的优势。机器学习及其与机械建模的集成有望提高合成生物学，但是要努力实现其潜力，需要克服挑战。
合成基因电路工程的机器学习
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