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智能设计

开发人工智能技术，提升合成生物学设计精度

平台基于人工智能，利用AI辅助机器学习，旨在基于底层算法和给定数据集生成预测模型。通过一系列的“寻找参数、估计参数、评估模型性能、识别和纠错”循环训练来优化模型性能，找寻数据库中的最佳模型参数集，对输入的数据进行准确预测，从而加速酶分子和基因网络的定向进化。

基于智能设计的理念，将机器学习应用于基因元件、蛋白质性能以及基因线路的设计与改造，从分子组分到调控单元到代谢通路建立不同层次的预测模型，多维度的服务于合成生物学项目的研发。

训练数据的数量和输入数据的质量是机器学习的关键。智能设计平台拥有全自动高通量筛选系统，包括移液工作站、机器人工作站、以及强大的分析检测平台，为机器学习创建大量高质量的训练数据集。