微生物細胞工廠（MCFs）利用合成生物學技術生產化合物，但傳統方法繁瑣。現在透過人工智慧（AI）快速處理生物數據，提高效率，改進微生物生產。AI改變了設計-構建-測試循環，帶來更好結果。本文討論AI在基因組注釋、蛋白工程、功能蛋白設計和微生物生產途徑預測的應用，也探討了挑戰和大型語言模型（LLMs）的潛力。 PubMed DOI

噬菌體（phages）是微生物社群中重要但尚未完全了解的成分，因為它們需要細菌宿主來繁殖，能反映生態系統特徵和環境壓力。高通量測序技術已揭示噬菌體族群的多樣性，但病毒基因組的多樣性使得許多基因缺乏適當註解，限制了我們的理解。為了有效應用噬菌體於人類和環境健康，需發展新方法來組織和註解病毒序列。最近在自我監督學習方面的進展顯示出增強病毒蛋白同源性檢測的潛力，特別是在海洋病毒組的研究中。這篇綜述探討了大型語言模型在病毒註解中的潛力與挑戰，強調創新方法的重要性。 PubMed DOI

天然產物在藥物開發中非常重要，尤其是對抗感染、癌症和神經退行性疾病。不過，它們的供應有限，這成為一大挑戰。無模板的生物合成途徑設計能提升產量，而深度學習則是強有力的工具。這篇綜述探討了深度學習算法在天然產物生物合成中的應用，並評估了不同模型在預測中的潛力與挑戰。還提到大型語言模型在酶發現和工程中的應用，並討論了未來的挑戰與前景。 PubMed DOI

知識組織網絡（NEKO）是一種新型工作流程，旨在提升大型語言模型（LLMs）如Qwen的能力，讓它們能從科學文獻中提取和組織知識。與傳統模型不同，NEKO不受預訓練截止日期的限制，並能生成與生物信息實體相關的知識圖譜及綜合摘要。 NEKO在教育、文獻回顧、論文撰寫等學術任務中表現出色，並已在酵母發酵和藍藻生物精煉等案例中證明其有效性。它還提供靈活的本地部署選項，讓更多研究人員能夠使用高級AI工具，促進科學研究的民主化。 PubMed DOI

核糖體剖析（Ribo-seq）是一項能深入了解蛋白質合成的技術，但分析過程對於沒有生物資訊背景的人來說相當複雜。基於大型語言模型的聊天機器人，透過自然語言處理，提供了一個解決方案。本篇評論探討了Ribo-seq分析與聊天機器人技術的結合，強調其在數據分析和結果解釋上的潛力。雖然目前尚無實際應用範例，但未來這些技術有望克服分析障礙，推進對基因表達的理解。不過，模型偏見和數據隱私等問題仍需解決。 PubMed DOI

這篇論文回顧了深度學習的最新進展，特別是大型語言模型（LLMs）在微生物組和宏基因組研究中的影響。它指出微生物的蛋白質和基因組序列可視為「生命的語言」，讓研究人員能透過LLMs從複雜的生態系中獲得見解。文章探討了深度學習和語言模型的應用，包括問題定義、數據集需求及語言建模技術的整合，主要涵蓋蛋白質/基因組語言建模、病毒組學語言建模、生物合成基因簇預測及宏基因組研究的知識整合。 PubMed DOI

這篇評論探討生理學研究如何因應Omic技術的進步而轉向分子生理學，特別是蛋白質質譜分析和下一代DNA測序（NGS）。雖然這些技術提供了豐富的基因、mRNA和蛋白質數據，但要全面理解生理過程仍然困難。評論提到三種整合Omic數據與傳統研究的方法：開發線上資源、使用貝葉斯方法結合不同數據，以及應用自然語言處理技術分析文獻。此外，還提到大型語言模型（如ChatGPT）在知識整合中的角色及其局限性。 PubMed DOI

這篇評論強調大型語言模型（LLMs）在合成生物學（SynBio）教育與研究中的重要性，特別是在生物製造領域。文章比較了美國和中國的LLMs在解決SynBio問題上的表現，並探討了它們如何從非結構化數據中提取資訊、建立知識圖譜，及促進檢索增強生成。預期LLMs將提升代謝建模和工程中的設計-建造-測試-學習（DBTL）循環，並推動自動化實驗室的發展。最後，呼籲建立LLMs的基準、發展生物安全措施，並促進相關領域專家的合作。 PubMed DOI

生物製造是一種創新技術，結合生物學、化學和工程，利用可再生資源和生物體透過發酵生產商品。相較於傳統石油化學過程，這種方法能顯著減少二氧化碳排放、降低能源消耗及成本。隨著系統生物學、合成生物學和生物資訊學的進步，加上人工智慧和高效能計算的應用，生物製造正朝向數據驅動的方向發展。本文回顧相關數據庫和大型語言模型的最新進展，探討未來挑戰及技術創新，期望能激發更多科學研究。 PubMed DOI

傳統奈米酶合成又慢又複雜，資料庫也不完整，限制研究進展。AI-ZYMES資料庫收錄超過千筆資料和400種奈米酶，資料標準化，方便比較。它有雙AI模型，能精準預測催化和活性，還有ChatGPT助理協助文獻整理和合成路徑設計。這些功能大幅提升資料品質和預測力，加速奈米酶研究發展。 PubMed DOI