合成生物学是一个快速发展的多学科领域,引起了众多领域的关注。它有可能为紧迫的全球问题带来新的解决方案,例如生物多样性丧失、气候变化、保护、饥饿和媒介传播疾病等。许多应用也正在出现,以取代工业流程、用于化学合成和生产新药。然而,重要的是要考虑到,与任何技术一样,使用合成生物学也可能带来风险,如果不仔细考虑,可能会对生物多样性、生态系统和环境产生不利影响。关于使用合成生物学应用和工具,还提出了其他社会、伦理和经济方面的考虑。因此,我们有责任以促进安全并采用全社会方法的方式考虑技术和应用的使用,以便每个人都能受益,同时最大限度地降低对生物多样性、全球健康和环境的风险。
这不是因为我们已经用完了数据,否则我们已经用完了所有互联网!我们的问题通常不是数量,而是相关的。合成数据还可以消除通常与现实数据相关的风险,例如偏见或隐私问题。由于缩放问题,我们还创建了合成数据。我们可能希望对天气事件进行建模,并且极端天气记录可能不足以在现实世界数据集中表示整体的百分比。同样适用于用于医学分析的建模系统。,当稀有疾病特别稀疏(占普通人群的一部分)时,可能很难为稀有疾病建模。理想的数据有效地被绝大多数人淹没了。偏见是AI建模的另一个问题,特别是算法偏差。这是数据可能反映历史不平等现象或文化偏见的地方,并散布了抽样错误。使用综合数据,我们可以公平地重新平衡数据集 - 当然,我们可以正确地做到这一点。我们还创建了有隐私问题的合成数据集,例如数据可能具有个人身份特征。匿名数据可以是
5。Decides to develop a thematic action plan to support capacity-building and development, access to and transfer of technology and knowledge-sharing in the context of synthetic biology, building upon the needs and priorities of Parties, especially for developing country Parties, in particular the least developed countries and small island developing States, and countries with economies in transition, for the implementation of the three objectives of the Convention on Biological Diversity and the Framework, in line with the long-term strategic framework for capacity- building和开发2,避免使用《公约及其协议》中的现有计划和策略重复的同时,3考虑了:
DNA合成技术已经发展到现在合成整个基因组是实际的。已经进行了多种方法,首先是为了合成单个基因,但最终是从划痕整个基因组中大量编辑或写入的。合成基因组本质上可以是天然序列的克隆,但是这种方法并没有教会我们许多新的生物学。具有新型特性的赋予基因组的能力为您提供了特殊的希望,可以使问题不容易通过常规的基因 - AT-AT-AT-AT-AT-ATI-ATIPED方法接近。这些包括有关进化的问题以及基因组在从根本上进行信息,代谢和遗传上的有线方式。在这里回顾了与如何在基因组量表上设计,建造和交付大型DNA有关的技术和技术。对这些原则的更深入的理解可能有一天会导致从头开始设计基因组的能力。