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| 序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 | 工程工具 | 宿主生物 | 回路设计 | 应用领域 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2026-08-25 |
Deep learning-driven de novo design of ribosome binding sites in Paracoccus denitrificans
2027-Mar, Synthetic and systems biotechnology
IF:4.4Q1
DOI:10.1016/j.synbio.2026.07.013
PMID:42630760
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研究论文 | 本研究通过整合转录组和蛋白质组分析，系统表征了副球菌中1335个天然核糖体结合位点，并开发了基于深度学习的RBS设计平台，实现精确的翻译调控 | 首次为副球菌建立深度学习驱动的RBS设计平台，整合多组学数据揭示嘌呤丰富的SD序列特征，并通过CNN和WGAN-GP实现新RBS序列的生成与预测 | 摘要未提及具体局限性，可能包括预测准确率仍有提升空间或仅针对单一菌株 | 开发精确的翻译水平调控工具，以支持副球菌在环境合成生物学中的应用 | 副球菌中的核糖体结合位点序列及其调控功能 | 机器学习 | NA | RNA-seq、蛋白质组学分析 | CNN、BiLSTM、Transformer、WGAN-GP | 序列数据、转录组数据、蛋白质组数据 | 1335个天然RBS序列 | NA | 副球菌 | 核糖体结合位点设计，涉及SD序列和辅助元件 | 环境生物技术 |