MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1021/acssynbio.3c00234

Медицинская библиотека · ACS synthetic biology · 2023

Machine Learning-Enabled Genome Mining and Bioactivity Prediction of Natural Products.

Yuan Yujie, Shi Chengyou, Zhao Huimin

ОбзорСтатьяПоддержка правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПеревод в очереди

Аннотация

Natural products (NPs) produced by microorganisms and plants are a major source of drugs, herbicides, and fungicides. Thanks to recent advances in DNA sequencing, bioinformatics, and genome mining tools, a vast amount of data on NP biosynthesis has been generated over the years, which has been increasingly exploited to develop machine learning (ML) tools for NP discovery. In this review, we discuss the latest advances in developing and applying ML tools for exploring the potential NPs that can be encoded by genomic language and predicting the types of bioactivities of NPs. We also examine the technical challenges associated with the development and application of ML tools for NP research.

Для цитирования: Yuan Yujie, Shi Chengyou, Zhao Huimin. Machine Learning-Enabled Genome Mining and Bioactivity Prediction of Natural Products.. ACS synthetic biology. 2023. DOI: 10.1021/acssynbio.3c00234.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.