基于统计语言模型及动态规划算法的蛋白质表达载体的优化设计

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针对合成生物学基因片段组装中选择最优“零件”组装功能性蛋白质表达载体费时且易出错的问题,提出一种基于引入统计语言模型(SLM)与动态规划算法的蛋白质表达载体设计方法。该方法通过统计合成生物学标准“零件”(BioBrick)的参数,将基础“零件”组装过程转化为 SLM,用动态规划算法找到最优路径,以实现蛋白质表达载体的设计。实验结果证明该方法准确率高,可以减少真实装配过程的冗余操作,节省时间和费用,可用来优化其他合成生物学软件设计结果,也可独立使用来模拟装配合成生物学基因片段产生蛋白质表达载体,还可被迭代从
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