马修基什纳允诺的生物学民主化演化 行业前台巩固早期导线 生物前导体考虑纯机广度
网络经济中谁能编解码都可取胜多亏亚马逊AWS和苹果应用商店等服务,开发并分发有利可图应用只需要基本编码技巧
类似的赋能基础设施正在合成生物领域扎根,这是一个科学学科,使用遗传工具对下游各种案例进行微博工程从制造智能手机屏幕至生产食物.
最近的McKinsey报告估计至少有400个独特的合成生物应用领域 包括医学、农业、食品和化学单终端产品的潜在市场机会超过四万亿美元谁会钻进生物金矿
合成生物基础设施的创建,包括低成本遗传排序、自动云存实验室和生物即服务提供商,可以实现像移动应用开发所见的那样的民主化生态化,即生物前列物识别合成生物技术盈利使用案例大数据机器学习在合成生物中的重要性-数以千计遗传和代谢输入的工程问题-提供了反作用力,有助于开发合成生物空间内综合式全吞生态系统
生物工具板民主化与基本数据集集中化和算法平衡将决定利润由数个合成生物巨人累积或由多公司和创业者累积
民主化开发合成生物Apps
合成生物“应用”分两种形式:微量生成的产品(如丝质或食品蛋白质)或微量自身生成的产品(如可替代传统肥料的细菌)。在上述两种情况下,产品开发通常分三步处理:第一,识别使用案例第二 设计微生物第三制造终端
未来生物开发商确定ap后, 即有生物即服务提供商和廉价转包设备制造厂商, 大幅降低合成生物过程中每个步骤的专业知识和资本进入屏障。组织类ginkgo生物作品覆盖您的微生物设计需求文化生物科学可优化生物制造过程,一连串生物制造组织可交付终端产品制造随着辅助基础建设的发展,合成生物产品开发可从核心生物技巧集中抽取出,即使是那些没有接受过专门训练的人也能继续最前沿合成生物应用-至少从理论上讲是这样
归并数据归并值
民主化理论中是可以想象的早期战地先锋精通生物数据数字化,为巩固战地价值创造潜力
微博设计面向任何特定目的-生产药或隔离空气中的CO2-是一个复杂过程,包含数以百计或千计基因、蛋白质和代谢路径的交互作用正因如此,人工引导工程可提供起始点,但只有机器学习最新进展才能真正优化这一过程人造生物空间早期领先者,齐墨根开发大规模化学、基因组学、蛋组学和代谢数据集,并近似自动化实验室进行高通量实验,每日生成更多数据数据集输入机器学习算法,预测最佳分子实现特定目的并产生最佳微博数据集增长后 机器学习算法 常备训练 提供更强和最优预测
自增强反馈循环实验派生资料和机器学习优化使用此平台,Zymergen期望能够发现最佳使用案例材料和最高效生成该材料的微生物并期望比竞争者更快和便宜地完成这项工作,而没有相似的数据和算法来拉动作用
人造生物竞争者(或有志生物开发者)怎么可能有竞争的希望呢?
未来创业合成生物作用
zymergenjugernat似乎吓阻空间未来创业者,但生物前列物仍有战略空间瞄准目标
第一,生物制造和合成生物学应用的广度大致排除Zymergen等前台者在所有使用案例中竞争-至少目前是如此-提前识别目标应用后,生物前处理器通过开发有说服力生物和粘性商业化模型消除Zymergen等公司未来进入的动机,可以锁定有利可图。这种方法使先出者能够围绕某些相对通货生产建立可抵赖坡道.
第二种方法依赖开发领域专门知识,而机器学习引擎并不是为优化而搭建的。医学或食品科学等行业中,研究人员可以发现新微生物和分子用于Zymergen可能不最能预测的特效案例公司发现设计新食品类自然芬德正在打入尚不易受Zymergen牌机学启动中断
类似地,公司设计新方式与Zymergen竞争,在某些合成生物垂直学中可找到竞争优势为此,公司新类型数据数字化,包括下一代蛋白质组Nautilus生物技术中可开始积存自有数据集
最后,生物前导体最好考虑老格言,即“如果你无法击败'em,加入'em'创业者探索合成生物或创新下游商业模型的智能使用案例,将工程生物学推向主流,像Zymergen这样的领导人可能不是竞争者,而是生物学工程中强健和心甘情愿的伙伴。
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