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微生物细胞工厂允许生产化学物质，它是传统化石燃料依赖性生产的替代品。但是，发现生产途径基因的最佳表达对于发展有效生产菌株至关重要。与顺序实验不同，组合优化捕获了途径基因与生产之间的关系，尽管以进行多个实验为代价。分数阶乘设计，然后进行线性建模和统计分析减少了实验工作量，同时最大程度地提高了实验过程中获得的信息。尽管可以使用和分析这些设计的工具，但是缺少选择适当的阶乘设计的指南。在这项研究中，我们利用七代途径的动力学模型来模拟完整的阶乘菌株库的性能。我们将这种方法与决议V，IV，III和Plackett Burman（PB）设计进行了比较。此外，我们将这些设计的性能评估为旨在识别最佳生产菌株的随机森林算法的训练集。评估这些设计对噪声和缺少数据的鲁棒性，生物数据集固有的特征，我们发现虽然分辨率V设计捕获了完整阶乘数据中存在的大多数信息，但它们需要构建大量菌株。另一方面，第三和PB设计在识别最佳应变和错过相关信息方面缺乏。这些设计可以识别最佳菌株，并为随后的优化周期提供宝贵的指导。此外，考虑到使用七个基因的途径优于五个基因的途径所需的少量实验，线性模型的表现优于随机森林。因此，我们建议使用分辨率IV设计，然后在设计构建测试 - 核心（DBTL）循环中进行线性建模，以筛选多种因素。
计算和结构生物技术杂志
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