利用机器学习、大语言模型等人工智能技术发掘、设计蛋白质序列及空间结构，实现对酶等蛋白质功能的预测和优化；
提升催化活性、底物选择性、热稳定性、耐酸耐碱性、靶点亲和力、结合特异性等性状，并实现在生物化工、农业、饲料、医药、环保等领域的应用。
（二）调控机制的解析及优化
借助人工智能等技术探索工程菌株、细胞系的基因表达、酶促反应层面调控机制，发掘或从头设计新调控元件，开发预测算法与模型；
实现对于调控抑制问题的解锁、关键基因及产物的动态控制、基因线路的构建等应用成果，提升产量、转化率、抗逆性等关键工业指标。
（三）代谢通路的设计及优化
通过人工智能等智能技术，发掘、设计新的代谢通路，并通过高通量构建与测试完成干—湿实验迭代，实现对代谢通路的建模；
利用数据模型引导代谢通路的优化，打通新的产物分子的合成路径，或实现已知代谢产物的产量提升、底物消耗降低等目标。
（四）细胞工厂的构建及优化
利用人工智能、知识图谱等技术，分析工业菌株、细胞系的基因型与产量、耐受性等工业指标的关联关系；
利用高通量基因编辑技术完成基因组尺度的大规模编辑，改善细胞工厂在大规模生产中的适应性，提升生产效率，优化其在特定工业条件下的表现。
（五）培养基配方的设计及优化
利用基于人工智能的实验设计策略以及实时在线监测、高通量分析等技术手段，获取真实、准确的发酵过程数据；
结合代谢网络分析方法，寻找培养基中底物、关键营养素、微量元素等的最优配比，不断优化微生物及细胞生长速度、产量、转化率等关键工业指标，提升工艺经济性。
（六）生物反应过程的智能控制
通过智能传感、在线分析及智能控制等智能技术的结合，实现对量产规模生物反应器及其生产过程的智能化控制；
借助精准补料、变速搅拌、通气量调节等控制策略，实时监控并调整温度、pH值、溶解氧、关键底物浓度等重要的过程参数；
通过数字孪生等手段，建立反应器物理模型及黑箱数据库等，模拟和预测生物反应过程，优化控制稳定性，提升响应速度，提高生产效率，加速发酵条件优化与工艺放大的进程。
（七）生物制造产品的智能检测和质量控制
利用智能技术实现生物制造产品的检验检测和闭环质量控制，通过信号增强、模式识别、图像处理等手段，自动完成传感器、分析仪器的数据分析；
快速识别生物制造中间体、终产品以及整个制造过程的缺陷和异常，在线进行标定、分拣等操作，并及时将质量信息向生产控制系统反馈，实现对生物制造关键生产过程参数的实时动态优化。
—The End—
