Drug Discovery: AI wordt veel gebruikt op het gebied van medicijnontdekking.Door een grote hoeveelheid structuur- en activiteitsgegevens van verbindingen te analyseren, kan het de farmacologische eigenschappen en toxiciteit van moleculen voorspellen, waardoor het proces van screening en optimalisatie van geneesmiddelen wordt versneld.AI kan bijvoorbeeld machine learning-algoritmen gebruiken om nieuwe medicijndoelen te ontginnen uit uitgebreide literatuur en experimentele gegevens, waardoor nieuwe therapeutische richtingen voor geneesmiddelenonderzoekers worden geboden.
Productoptimalisatie: AI kan worden toegepast op microbiële metabole engineering en productoptimalisatie.Door genomische gegevens en metabole routes te analyseren, kan AI potentiële routes en sleutelenzymen identificeren om het metabolische netwerk van micro-organismen te optimaliseren en productaccumulatie te verbeteren.Bovendien kan AI voorspellende modellering en optimalisatietools gebruiken om de bedrijfsparameters in fermentatieprocessen te optimaliseren, waardoor de productkwaliteit en opbrengst worden verbeterd.
Afvalverwerking: AI kan worden toegepast op afvalverwerking en terugwinning van hulpbronnen.Door de samenstelling en kenmerken van afval te analyseren, kan AI helpen bij het bepalen van de beste verwerkingsmethoden en -parameters om de afvalverwerkingskosten te verlagen en de impact op het milieu te minimaliseren.AI-toepassingen op het gebied van bio-energie kunnen bijvoorbeeld helpen bij het optimaliseren van de afbraakprocessen van cellulose en het verbeteren van de opbrengst van bio-energie.
Genomics-onderzoek: AI kan helpen bij genomics-onderzoek, door snellere en nauwkeurigere genoomanalyse en annotatie te bieden.Door grootschalige genomische sequentiegegevens te analyseren, kan AI nieuwe genfragmenten, functionele elementen en hun interacties ontdekken, ter ondersteuning van genfunctieonderzoek en genetische manipulatie.
Experimentele planning en optimalisatie: AI kan de optimale combinatie van experimentele parameters voorspellen door analyse van experimentele gegevens en simulatie-algoritmen, waardoor de experimentele efficiëntie en betrouwbaarheid worden verbeterd.Bovendien kan AI helpen bij experimenteel ontwerp en optimalisatie, waardoor onnodige vallen en opstaan en verspilling van middelen worden verminderd.
Deze praktijkvoorbeelden vertegenwoordigen slechts een klein deel van de AI-toepassingen in de ontwikkeling van bioprocessen.Naarmate de AI-technologie zich verder ontwikkelt, verwachten we meer innovatieve cases te zien die de ontwikkeling en toepassing van bioprocessen stimuleren.
Posttijd: 10 juli 2023