Drug Discovery: AI er meget udbredt inden for lægemiddelopdagelse.Ved at analysere en stor mængde sammensatte struktur- og aktivitetsdata kan den forudsige molekylers farmakologiske egenskaber og toksicitet, hvilket accelererer processen med lægemiddelscreening og optimering.For eksempel kan AI bruge maskinlæringsalgoritmer til at udvinde nye lægemiddelmål fra omfattende litteratur og eksperimentelle data, hvilket giver nye terapeutiske retninger for lægemiddelforskere.
Produktoptimering: AI kan anvendes til mikrobiel metabolisk konstruktion og produktoptimering.Ved at analysere genomiske data og metaboliske veje kan AI identificere potentielle veje og nøgleenzymer for at optimere det metaboliske netværk af mikroorganismer og forbedre produktakkumulering.Derudover kan AI bruge forudsigende modellerings- og optimeringsværktøjer til at optimere driftsparametre i fermenteringsprocesser, forbedre produktkvalitet og udbytte.
Affaldsbehandling: AI kan anvendes til affaldsbehandling og ressourcegenvinding.Ved at analysere affaldets sammensætning og karakteristika kan AI hjælpe med at bestemme de bedste behandlingsmetoder og parametre for at reducere omkostningerne til affaldsbehandling og minimere miljøbelastningen.For eksempel kan AI-applikationer på bioenergiområdet hjælpe med at optimere cellulosenedbrydningsprocesser og forbedre bioenergiudbyttet.
Genomisk forskning: AI kan hjælpe med genomisk forskning og give hurtigere og mere nøjagtig genomanalyse og annotering.Ved at analysere storskala genomiske sekvensdata kan AI opdage nye genfragmenter, funktionelle elementer og deres interaktioner, hvilket understøtter genfunktionsforskning og genteknologi.
Eksperimentel planlægning og optimering: AI kan forudsige den optimale kombination af eksperimentelle parametre gennem analyse af eksperimentelle data og simuleringsalgoritmer og derved forbedre eksperimentel effektivitet og pålidelighed.Ydermere kan AI hjælpe med eksperimentelt design og optimering, hvilket reducerer unødvendigt forsøg og fejl og ressourcespild.
Disse praktiske eksempler repræsenterer kun en lille brøkdel af AI-applikationer i bioprocesudvikling.Efterhånden som AI-teknologien fortsætter med at udvikle sig, forventer vi at se flere innovative cases, der driver udviklingen og anvendelsen af bioprocesser.
Indlægstid: Jul-10-2023