概述

希望结合合成生物学与人工智能技术，构建一个高效、智能的菌株设计与改造平台。核心需求是利用AI模型预测和优化生物合成途径，大幅提升我们开发新型高性能生物基材料（如微生物聚酯、新型多糖）的效率和成功率，解决传统“试错法”研发周期长、成本高的行业痛点，实现从分子设计到高产菌株构建的智能化闭环。

需求详情

1.AI模型开发：需要开发适用于代谢通路预测和优化的专用AI算法，能够对海量基因组、蛋白组及代谢组学数据进行挖掘，精准预测用于合成目标材料（如PHA、PLA改性材料）的关键基因和酶。 2.自动化实验验证：需要搭建或整合一套自动化菌株构建与高通量筛选系统，与AI平台形成“设计-构建-测试-学习”的循环，快速验证AI预测结果并反馈数据用于模型迭代优化。 3.平台集成：最终形成一个集成的软件平台，具备可视化界面，能够输出最优的基因编辑方案和发酵工艺初步参数。

技术参数

1. AI预测性能：对目标产物合成途径关键酶的成功预测率 > 85%；对高产菌株表型的预测准确率 > 80%。2. 研发效率：与传统方法相比，将新菌株从设计到验证完成的周期缩短50%以上。3. 菌株性能：通过本平台开发出的工程菌，其目标生物基材料的产量需达到 > 50 g/L，转化率 > 40% 理论得率。4. 平台要求：软件平台需支持至少5个用户并发操作，数据存储能力 ≥ 100TB。

项目预期

成功交付一个可运行的、经过验证的AI驱动型合成生物研发平台，并利用该平台获得至少2种具有产业化潜力的新型高性能生物基材料工程菌株。完成中试验证，材料性能指标达到国际先进水平。申请相关发明专利3-5项，并与一家下游应用企业建立合作开发意向，为后续规模化生产和市场应用奠定坚实基础。