Predictive biology: modelling, understanding and harnessing microbial complexity

合成生物学 生物 系统生物学 计算生物学 钥匙(锁) 数据科学 生化工程 计算机科学 生态学 工程类
作者
Allison J. Lopatkin,James J. Collins
出处
期刊:Nature Reviews Microbiology [Springer Nature]
卷期号:18 (9): 507-520 被引量:82
标识
DOI:10.1038/s41579-020-0372-5
摘要

Predictive biology is the next great chapter in synthetic and systems biology, particularly for microorganisms. Tasks that once seemed infeasible are increasingly being realized such as designing and implementing intricate synthetic gene circuits that perform complex sensing and actuation functions, and assembling multi-species bacterial communities with specific, predefined compositions. These achievements have been made possible by the integration of diverse expertise across biology, physics and engineering, resulting in an emerging, quantitative understanding of biological design. As ever-expanding multi-omic data sets become available, their potential utility in transforming theory into practice remains firmly rooted in the underlying quantitative principles that govern biological systems. In this Review, we discuss key areas of predictive biology that are of growing interest to microbiology, the challenges associated with the innate complexity of microorganisms and the value of quantitative methods in making microbiology more predictable. In this Review, Lopatkin and Collins discuss key areas of predictive biology that are of growing interest to microbiology, the challenges associated with the innate complexity of microorganisms and the value of quantitative methods in making microbiology more predictable.
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