Comparing metabolic engineering scenarios using simulated design-build-test-learn-cycles
본 연구는 4개의 대사 모델에 걸쳐 인실리코(in-silico) 설계-제작-테스트-학습(Design-Build-Test-Learn) 사이클을 활용하여, 스크리닝 용량과 DNA 라이브러리 구조가 최적화 성공의 핵심 동력인 반면 시퀀싱 용량은 미미한 영향을 미친다는 점을 입증함으로써 효율적인 대사 공학 워크플로우 설계를 위한 실행 가능한 가이드라인을 제공한다.