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J-GLOBAL ID：202002218544068624   整理番号：20A2563410

生合成力改善のためのマルチスケールデータ駆動工学【JST・京大機械翻訳】

Multi-scale data-driven engineering for biosynthetic titer improvement

著者 (14件)： Cao Zhixing (State Key Laboratory of Bioreactor Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China) ,  Cao Zhixing (MOE Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China) ,  Yu Jiaming (State Key Laboratory of Bioreactor Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China) ,  Wang Weishan (State Key Laboratory of Bioreactor Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China) ,  Wang Weishan (State Key Laboratory of Microbial Resources, Institute of Microbiology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Lu Hongzhong (Department of Biology and Biological Engineering, Chalmers University of Technology, Kemivaegen 10, SE412 96 Gothenburg, Sweden) ,  Xia Xuekui (Key Biosensor Laboratory of Shandong Province, Biology Institute, QiluUniversity of Technology (Shandong Academy of Sciences), Jinan, 250013, China) ,  Xu Hui (Institute of Applied Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China) ,  Yang Xiuliang (Shandong Jincheng Bio-Pharmaceutical Co., Ltd., No. 117 Qixing River Road, Zibo 255130, Shandong, China) ,  Bao Lianqun (Shijiazhuang XingbaiBioengineering Co., Ltd, Shijiazhuang 050000, China) ,  Zhang Qing (Inner Mongolia New VeyongBiochemical Co., Ltd, Dalad Banner 014300, China) ,  Wang Huifeng (MOE Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China) ,  Zhang Siliang (State Key Laboratory of Bioreactor Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China) ,  Zhang Lixin (State Key Laboratory of Bioreactor Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China)
資料名： Current Opinion in Biotechnology  (Current Opinion in Biotechnology)
巻： 65  ページ： 205-212  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0243A  ISSN： 0958-1669  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 工業的生合成は,細胞内遺伝子および代謝産物から細胞外培養条件およびバイオリアクタ工学までの異なる因子の範囲に依存する非常に複雑なプロセスである。いくつかの反応の力価を改善する種の同定は,乾草における針を見つけるタスクと類似している。本レビューは,特に代謝経路の再配線とデータ駆動プロセスの最適化と制御の進歩に関して,異なるスケールでの最先端の生合成力価の改善を要約することを目的とする。マルチスケールデータを統合し,実際の生合成の数学的レプリカを確立することによって,より洗練された定量的洞察を,これまでより高い力価を達成するために得ることができた。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  配線 ,  *生合成 ,  遺伝子 ,  乾草 ,  代謝産物 ,  代謝経路 ,  培養条件 ,  バイオリアクタ
準シソーラス用語： マルチスケール ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 代謝と栄養  (EG03054K) ,  分子遺伝学一般  (EC02010J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 生合成 ,  マルチスケール ,  データ駆動 ,  工学