Comparing metabolic engineering scenarios using simulated design-build-test-learn-cycles
Este estudo utiliza ciclos de Design-Build-Test-Learn in silico através de quatro modelos metabólicos para demonstrar que a capacidade de triagem e a estrutura da biblioteca de DNA são drivers críticos do sucesso da otimização, enquanto a capacidade de sequenciamento tem um impacto mínimo, fornecendo, assim, diretrizes acionáveis para o design de fluxos de trabalho de engenharia metabólica eficientes.