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微生物细胞工厂（MCFS）已被利用，以构建可持续的平台，用于增值COM磅生产。为了优化新陈代谢并达到最佳生产力，合成生物学通过基因编辑，高通量蛋白工程和动态调节开发了各种遗传设备，以设计为微生物系统。然而，当前的合成生物学方法论仍然严重依赖手动设计，费力的测试和详尽的分析。新兴的人工智能跨学科领域（AI）和生物学在应对剩余挑战方面已经变得关键。AI辅助微生物生产利用了加工，学习和预测大量生物学数据的力量，从而提供了很高的概率输出。使用训练有素的AI模型，传统的设计构建测试（DBT）周期已转化为多维设计构建测试 - 测试 - 核心预测（DBTLP）工作流程，从而显着提高了运营效率和降低的劳动力消耗。在这里，我们全面回顾了AI辅助微生物生产的主要组成部分和最新进展，重点是基因组注释，AI辅助蛋白工程，人工功能蛋白设计和支持AI-ai-aigabiend途径预测。最后，我们讨论了将新颖的AI技术纳入生物学的挑战，并提出了大语言模型（LLMS）在推进微生物生产方面的潜力。
通过人工智能生物学推进微生物生产
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