Science | 哺乳动物细胞中合成蛋白神经网络

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撰文丨十一月 人工神经网络为非生物信息处理提供了强有力的工作范式。细胞是能够进行工作分类的小型机器，通过使用不同基因和蛋白的相互作用回路来进行对不同信号线索进行动态响应。举例来说，p53肿瘤抑制因子信号通路能够对细胞所面对的胁迫选择诱导细胞衰老或者细胞坏死 【1】 。在发育过程中，神经管中的细胞通过放大BMP以及hedgehog信号通路来特化前体细胞命运 【2】 。 合成生物学主要目标是设计决策分类回路从而针对不同信号输入控制细胞的信号输出。其中一个非常有力的分类结构被称为“赢者通吃” （Winner-take-all） 神经网络 （图1） 。在分类结构提供了一个压缩的信号分类机制，只需要单层的信号神经网络，并确保输出为0或者1。 图1 “赢者通吃”模型 那么是否可以在活细胞中对信号设计类似的神经网络分类回路呢？“赢者通 ………………………………