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26-06-25 18:09
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그림 3. 비콩과 식물의 질소 고정 유전자 조작을 위한 AI 기반 동적 멀티오믹스 데이터 통합 워크플로우 제안.
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피규어 뷰어
첫 번째 전략(식물 자율 질소 고정)의 경우, 합성 생물학과 AI 기반 단백질 설계를 통합하면 이종 시스템에서 부분 질소고정효소 구성 요소의 컴퓨터 시뮬레이션 설계 및 실험적 재구성이 가능해지며, 이는 향후 식물에 적용될 수 있는 잠재적인 경로를 제공합니다 [66] . 두 번째 전략(주로 우리가 중점적으로 다루는 공생 기반 SNF)의 주요 과제는 다음과 같습니다. 첫째, 식물과 미생물 간의 신호 인식; 둘째, 뿌리혹 형성의 기저에 있는 발달 메커니즘; 셋째, 질소 고정에 필요한 환경 항상성 유지입니다. SNF의 멀티오믹스 데이터는 이러한 과제를 해결하는 데 중요한 기반을 제공하며, AI는 더욱 발전된 방법론적 접근 방식을 제공할 수 있습니다. AI는 유전체학 [67] , 후성유전체학 [68] , 단일 세포 오믹스 [69,70] 를 포함한 다양한 오믹스 분야에 널리 적용되고 있습니다 .
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