主要观点总结
文章讨论了合成生物学领域数据的应用及潜在风险，提出了一种数据危害评估框架来帮助解决相关问题。同时介绍了合成生物学设计及宿主细胞模拟系统和方法的相关专利信息。
关键观点总结
关键观点1: 合成生物学中数据的应用及风险
随着高通量方法的发展，数据在合成生物学中扮演着越来越重要的角色。然而，这也带来了潜在的风险，如基础数据中的偏倚和大规模数据分析对环境的影响。
关键观点2: 数据危害评估框架的提出和应用
为了应对这些问题，文章提出了社区开发的数据危害评估框架，并展示了其在两个合成生物学案例研究中的应用。该框架有助于识别和评估数据使用中的潜在问题和危险。
关键观点3: 合成生物学设计及宿主细胞模拟系统的重要性
了解和主动解决数据使用中的潜在问题对于确保新兴数据密集型AI方法在合成生物学中的适当使用至关重要。同时，合成生物学设计及宿主细胞模拟系统和方法的发展对于模拟和预测生物工程的性能具有重要意义。
关键观点4: 相关专利介绍
文章还介绍了由陈大明老师提供的合成生物学设计及宿主细胞模拟系统和方法的相关专利信息。该专利涉及合成生物学设计系统和宿主细胞模拟部件，包括模型转换部件、宿主细胞模拟部件以及其他模拟部件如代谢部件、转录部件、翻译部件和复制部件。
文章预览
合成生物学交叉——数据 Synth Biol (Oxf). 2024 Jun 21;9(1):ysae010.
doi: 10.1093/synbio/ysae010. eCollection 2024. 合成生物学中的数据危害。 Data
hazards in synthetic biology. Zelenka NR(1)(2), Di Cara N(3), Sharma
K(4), Sarvaharman S(5), Ghataora JS(2)(5), Parmeggiani F(2)(6)(7), Nivala J(8),
Abdallah ZS(4), Marucci L(2)(4), Gorochowski TE(2)(5). Author information: (1)Jean Golding
Institute, University of Bristol, Bristol, UK. (2)BrisEngBio, University of
Bristol, Bristol, UK. (3)School of Psychological Science, University of
Bristol, Bristol, UK. (4)School of Engineering Mathematics and Technology,
University of Bristol, Bristol, UK. (5)School of Biological Sciences,
University of Bristol, Bristol, UK. (6)School of Biochemistry, University of
Bristol, Bristol, UK. (7)School of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences,
Cardiff University, Cardiff, UK. (8)Paul G. Allen School of Computer Science
and Engineering, University of Washington, Seattle, WA, USA. 数据科学
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