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近年来，基于人工智能进行蛋白质结构预测和蛋白编码序列的从头设计为整个生命科学领域带来了巨大的变革，今年的诺贝尔化学奖也授予了该领域做出开创性工作的三位科学家。然而，相比于只占基因组3%-5%的编码区序列，利用人工智能设计基因组中非编码顺式调控元件序列（CREs）的研究还非常少。 CRE在基因表达的时空模式中扮演着关键角色，决定了细胞和组织的身份和功能。因此， 无论是在合成生物学生物反应器中提高目标产物的表达、基因治疗中精准控制药物蛋白的表达，还是在生物育种中通过微调功能基因的表达量提升经济性状的表现，都迫切需要利用人工智能设计全新的CRE序列。 增强子是CRE中最为重要的一类元件，控制着基因的时空特异性表达。然而，由于增强子调控语法的复杂性，传统的增强子设计方法通常依赖于繁琐的迭代突变
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