Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine learning in bioprocess development: From promise to practice

論文の概要: Machine learning in bioprocess development: From promise to practice

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02200v1
Date: Tue, 4 Oct 2022 13:48:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-06 15:23:10.268772
Title: Machine learning in bioprocess development: From promise to practice
Title（参考訳）: バイオプロセス開発における機械学習: 約束から実践へ
Authors: Laura Marie Helleckes, Johannes Hemmerich, Wolfgang Wiechert, Eric von Lieres and Alexander Gr\"unberger
Abstract要約: 機械学習(ML)アプローチのようなデータ駆動の手法は、大きな設計空間を合理的に探索する可能性が高い。本研究の目的は,これまでのバイオプロセス開発におけるML手法の適用例を示すことである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 58.720142291102135
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Fostered by novel analytical techniques, digitalization and automation, modern bioprocess development provides high amounts of heterogeneous experimental data, containing valuable process information. In this context, data-driven methods like machine learning (ML) approaches have a high potential to rationally explore large design spaces while exploiting experimental facilities most efficiently. The aim of this review is to demonstrate how ML methods have been applied so far in bioprocess development, especially in strain engineering and selection, bioprocess optimization, scale-up, monitoring and control of bioprocesses. For each topic, we will highlight successful application cases, current challenges and point out domains that can potentially benefit from technology transfer and further progress in the field of ML.
Abstract（参考訳）: 新たな分析技術、デジタル化と自動化により、現代のバイオプロセス開発は、貴重なプロセス情報を含む大量の異種実験データを提供する。この文脈では、機械学習(ML)アプローチのようなデータ駆動手法は、実験施設を最も効率的に活用しながら、大きな設計空間を合理的に探索する可能性が高い。本研究の目的は, バイオプロセス開発において, 特にひずみ工学と選択, バイオプロセス最適化, スケールアップ, 監視, 制御において, ML手法が適用されていることを実証することである。各トピックについて、成功したアプリケーションケース、現在の課題を強調し、技術移転とML分野のさらなる進歩の恩恵を受ける可能性のあるドメインを指摘します。

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