法國巴黎時間2023年11月5日，國際基因工程機器大賽（iGEM）在巴黎Paris Expo-Porte de Versailles落下帷幕。
2023年，來自44個國家和地區的393支隊伍參加了此次大賽，伟徳国际官网登录入口iGEM參賽團隊NJU-China從中脫穎而出，榮獲2023年大賽金牌和最佳新基礎部件提名。
iGEM賽事介紹
國際基因工程機器大賽（iGEM）由麻省理工學院于2003年創辦，2005年發展成為國際性學術競賽，目前已成為合成生物學領域的頂級國際性學術競賽。iGEM競賽鼓勵參賽團隊用合成生物學手段解決實際問題，需要每一位同學在團隊中扮演特定的角色，通過長期規劃、團隊合作，在有限的時間裡共同完成一項完整的科研項目。除了在實驗室裡開展實驗以外，iGEM參賽團隊還需要進行廣泛的社會調研，并依據調研反饋調整項目設計思路，使其更加貼合人類社會的需求。
2023年大賽盛況
NJU-China項目介紹
團隊項目Pymaker
合成生物學與深度學習具有天然的協同作用。合成生物學實驗可生成數據集來訓練AI模型，而經過生物數據訓練的深度學習模型可用于為合成生物學研究提供信息，例如生成新部件或設計最佳實驗條件。但是，合成生物學中深度學習的應用仍然受到許多限制。一個非常顯著的問題是數據，包括技術發展限制、經濟問題、數據異質性和維度等問題。另一方面，合成生物學家往往沒有精深的人工智能知識來使用深度學習方法助力研究。
NJU-China團隊聚焦于合成生物學與人工智能的交叉前沿領域，緻力于提供一種全新的解決方案，以推進合成生物學中深度學習應用的邊界。
NJU團隊基于遷移學習範式構建了名為Pymaker的AI模型，能夠從非常有限的酵母啟動子實驗數據中學習序列和表達率的潛在聯系，并生成在自然條件下難以獲得的極端表達啟動子序列。
Pymaker的訓練樣本量-PCC曲線
利用Pymaker和堿基突變模型，團隊成功生成了7個穩定極高表達啟動子序列PYPHs和3個穩定極低表達啟動子序列PYPLs，并利用高表達啟動子顯著提高了黏膜疫苗佐劑LTB的表達量，促進黏膜疫苗的開發和普及。
團隊首次在合成生物學中引入了“pre-train＋fine-tuning”的AI生成範式，具有易于掌握、可遷移性強、預測準确率高的優點，為在有限的實驗數據下生成優秀的AI提供了可能的解決方案，同時豐富了極端表達啟動子序列數據庫，為生物合成産業化鋪平了道路。
團隊項目的Engineering Cycle
NJU-China
團隊介紹
NJU-China團隊參加iGEM已9年有餘，完成了基礎性進展、治療、新應用等多個領域的科研項目，獲得了可喜的成績。今年NJU-China的成員在導師陳熹老師與周祯老師的帶領下開拓創新、合作奮進，聚焦于合成生物學與人工智能交叉前沿領域，順利完成比賽項目并斬獲佳績，團隊将再接再厲，勇攀學術高峰。
NJU-China團隊成員
感謝全體隊員的辛勤付出
感謝學校領導和學院老師的關懷和支持
感謝相關企業和隊伍的支持與合作
若想進一步了解Pymaker，歡迎關注微信公衆号，後續招新相關信息也将一并發布在公衆号上~
