A synthetic protein-level neural network in mammalian cells

人工神经网络 合成生物学 计算 计算机科学 人工智能 神经计算模型 计算生物学 生物 算法
作者
Zibo Chen,James M. Linton,Ronghui Zhu,Michael B. Elowitz
标识
DOI:10.1101/2022.07.10.499405
摘要

Abstract Artificial neural networks provide a powerful paradigm for information processing that has transformed diverse fields. Within living cells, genetically encoded synthetic molecular networks could, in principle, harness principles of neural computation to classify molecular signals. Here, we combine de novo designed protein heterodimers and engineered viral proteases to implement a synthetic protein circuit that performs winner-take-all neural network computation. This “perceptein” circuit includes modules that compute weighted sums of input protein concentrations through reversible binding interactions, and allow for self-activation and mutual inhibition of protein components using irreversible proteolytic cleavage reactions. Altogether, these interactions comprise a network of 310 chemical reactions stemming from 8 expressed protein species. The complete system achieves signal classification with tunable decision boundaries in mammalian cells. These results demonstrate how engineered protein-based networks can enable programmable signal classification in living cells. One-Sentence Summary A synthetic protein circuit that performs winner-take-all neural network computation in mammalian cells
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
LaFee完成签到,获得积分10
1秒前
鑫鑫完成签到,获得积分10
1秒前
甚也完成签到 ,获得积分10
1秒前
ZZH完成签到,获得积分10
2秒前
mr完成签到 ,获得积分10
3秒前
今何在完成签到,获得积分10
3秒前
GY916完成签到 ,获得积分20
3秒前
Fly完成签到 ,获得积分10
4秒前
科目三应助黄超超采纳,获得10
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
5秒前
Jason完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
歪比巴卜完成签到,获得积分10
7秒前
卿卿完成签到,获得积分20
8秒前
云墨完成签到 ,获得积分10
8秒前
SilentStorm完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
10秒前
sunnyfriend完成签到,获得积分10
10秒前
xiaozang完成签到,获得积分10
11秒前
怕黑寻雪完成签到 ,获得积分10
11秒前
12秒前
李白完成签到,获得积分10
13秒前
正直涵菱发布了新的文献求助10
13秒前
感性的酬海完成签到,获得积分10
14秒前
王王的狗子完成签到 ,获得积分10
14秒前
innyjiang完成签到,获得积分10
16秒前
陆王牛马完成签到 ,获得积分10
17秒前
17秒前
Ava应助念念采纳,获得10
18秒前
LIAO完成签到,获得积分10
18秒前
迅速凝竹完成签到 ,获得积分10
20秒前
妮妮完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
哈哈哈完成签到,获得积分20
22秒前
快乐随心完成签到 ,获得积分10
23秒前
了一李完成签到 ,获得积分10
23秒前
fqk完成签到,获得积分10
23秒前
活泼新儿完成签到,获得积分10
23秒前
24秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038388
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576106
关于积分的说明 11374447
捐赠科研通 3305798
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819322
邀请新用户注册赠送积分活动 892672
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029