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

摘要

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，还可被迭代从而给出不同的优化结果供选择。