Преодоление вычислительных трудностей в метаболическом моделировании

Определение стратегий удаления генов для производства, связанного с ростом, в метаболических моделях представляет собой серьезные вычислительные вызовы. Эти стратегии необходимы для применения в метаболической инженерии.

Проблемы традиционных методов

Существующие методы, такие как gDel minRN и optGene, эффективны, но часто требуют много вычислительных ресурсов. Большинство из них не используют информацию между целями, что увеличивает затраты на вычисления и снижает масштабируемость.

Решение: DBgDel

Исследователи из Университета Киото разработали DBgDel — базу данных для вычисления стратегий удаления генов. Она работает в два этапа:

• Сначала извлекает “оставшиеся гены” из базы данных.
• Затем применяет улучшенный алгоритм для эффективного вычисления стратегий удаления генов.

Преимущества DBgDel

DBgDel снижает избыточные вычисления и ускоряет процесс, что делает его масштабируемым и практичным решением для метаболической инженерии. Он показал улучшение производительности в 6.1 раза по сравнению с традиционными методами.

Применение в промышленности

DBgDel может идентифицировать стратегии удаления генов для 507 из 991 целевых метаболита, что открывает новые возможности для практического применения в промышленной биотехнологии.

Как использовать ИИ для вашего бизнеса

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, следуйте этим рекомендациям:

• Определите, как ИИ может изменить вашу работу.
• Выберите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения.
• Начните с небольшого проекта и постепенно внедряйте ИИ.
• Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.

Получите помощь в внедрении ИИ

Если вам нужны советы, пишите нам. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.