Открытие лекарств: ИИ широко используется в области открытия лекарств.Анализируя большое количество данных о структуре и активности соединений, он может прогнозировать фармакологические свойства и токсичность молекул, ускоряя процесс скрининга и оптимизации лекарств.Например, ИИ может использовать алгоритмы машинного обучения для поиска новых мишеней для лекарств из обширной литературы и экспериментальных данных, предоставляя исследователям лекарств новые терапевтические направления.
Оптимизация продукта: ИИ можно применять для микробной метаболической инженерии и оптимизации продукта.Анализируя геномные данные и метаболические пути, ИИ может определить потенциальные пути и ключевые ферменты для оптимизации метаболической сети микроорганизмов и увеличения накопления продукта.Кроме того, искусственный интеллект может использовать инструменты прогнозного моделирования и оптимизации для оптимизации рабочих параметров в процессах ферментации, повышая качество продукта и выход продукции.
Обработка отходов: ИИ можно применять для обработки отходов и восстановления ресурсов.Анализируя состав и характеристики отходов, ИИ может помочь определить наилучшие методы и параметры обработки, чтобы снизить затраты на переработку отходов и свести к минимуму воздействие на окружающую среду.Например, применение ИИ в области биоэнергетики может помочь оптимизировать процессы разложения целлюлозы и повысить выход биоэнергии.
Геномные исследования: ИИ может помочь в геномных исследованиях, обеспечивая более быстрый и точный анализ генома и аннотацию.Анализируя крупномасштабные данные о геномных последовательностях, ИИ может обнаруживать новые фрагменты генов, функциональные элементы и их взаимодействия, поддерживая исследования функций генов и генную инженерию.
Экспериментальное планирование и оптимизация: ИИ может предсказывать оптимальное сочетание экспериментальных параметров посредством анализа экспериментальных данных и алгоритмов моделирования, тем самым повышая эффективность и надежность эксперимента.Кроме того, ИИ может помочь в планировании и оптимизации экспериментов, сокращая ненужные пробы и ошибки, а также потери ресурсов.
Эти практические примеры представляют собой лишь небольшую часть приложений ИИ в разработке биопроцессов.Поскольку технология искусственного интеллекта продолжает развиваться, мы ожидаем увидеть больше инновационных примеров, стимулирующих разработку и применение биопроцессов.
Время публикации: 10 июля 2023 г.