中科院深圳先进院娄春波/清华汪小我团队NAR：基于深度学习与绝缘化原理的合成生物顺式调控元件从头设计

本研究由中国科学院深圳先进技术研究院娄春波课题组与清华大学汪小我课题组合作，针对合成生物学中基因调控元件设计过程中存在的“数据污染”问题，提出并验证了去除宿主细胞内“污染语料”是实现高精度模型预测及可控从头设计顺式基因元件的前提条件。研究团队通过构建“预测+实验双重筛选”的数据净化流程，训练了一个深度卷积神经网络模型，成功绘制出“活性功能全景观”，并开发出真正的“从头设计”策略。实验验证显示，该方法设计出的人工启动子其表达强度范围广泛覆盖野生型水平，且预测值和实际测试结果高度一致。此外，研究团队还将部分模型生成的启动子序列移植至哺乳动物细胞系统中进行表达测试，结果显示这些人工启动子在CHO细胞中同样呈现出与模型预测值基本一致的表达趋势，表明模型设计出的顺式元件具备良好的表达可控性和宿主迁移能力。该成果为合成生物线路设计、跨物种基因回路构建以及可编程细胞工厂的开发提供了全新解决方案。