Common principles and best practices for engineering microbiomes

微生物群 功能(生物学) 数据科学 基因组 合成生物学 计算生物学 工程伦理学 人体微生物群 生物 人类微生物组计划 计算机科学 风险分析(工程) 知识管理 工程类 生物信息学 业务 进化生物学 基因 生物化学
作者
Christopher E. Lawson,William R. Harcombe,Roland Hatzenpichler,Stephen R. Lindemann,Frank E. Löffler,Michelle O’Malley,Héctor García Martín,Brian F. Pfleger,Lutgarde Raskin,Ophelia S. Venturelli,David G. Weissbrodt,Daniel R. Noguera,Katherine D. McMahon
出处
期刊:Nature Reviews Microbiology [Nature Portfolio]
卷期号:17 (12): 725-741 被引量:448
标识
DOI:10.1038/s41579-019-0255-9
摘要

Despite broad scientific interest in harnessing the power of Earth’s microbiomes, knowledge gaps hinder their efficient use for addressing urgent societal and environmental challenges. We argue that structuring research and technology developments around a design–build–test–learn (DBTL) cycle will advance microbiome engineering and spur new discoveries of the basic scientific principles governing microbiome function. In this Review, we present key elements of an iterative DBTL cycle for microbiome engineering, focusing on generalizable approaches, including top-down and bottom-up design processes, synthetic and self-assembled construction methods, and emerging tools to analyse microbiome function. These approaches can be used to harness microbiomes for broad applications related to medicine, agriculture, energy and the environment. We also discuss key challenges and opportunities of each approach and synthesize them into best practice guidelines for engineering microbiomes. We anticipate that adoption of a DBTL framework will rapidly advance microbiome-based biotechnologies aimed at improving human and animal health, agriculture and enabling the bioeconomy. Microbiome engineering has many potential applications, ranging from agriculture to medicine. In this Review, Lawson, McMahon and colleagues guide us through the design–build–test–learn cycle that has been successful in many disciplines and explain how it applies to microbiome engineering.
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
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
咿咿呀呀发布了新的文献求助10
1秒前
bbj完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
苯基乙胺完成签到,获得积分20
6秒前
万幸鹿发布了新的文献求助10
7秒前
sunlihao发布了新的文献求助10
8秒前
Orange应助榴莲姑娘采纳,获得10
9秒前
sprouthui发布了新的文献求助10
9秒前
所所应助ssq采纳,获得10
14秒前
科研通AI5应助猪猪hero采纳,获得10
14秒前
15秒前
15秒前
16秒前
18秒前
zpp发布了新的文献求助10
19秒前
22秒前
榴莲姑娘发布了新的文献求助10
24秒前
24秒前
keke完成签到,获得积分10
26秒前
27秒前
猪猪hero发布了新的文献求助10
27秒前
JamesPei应助科研人才采纳,获得10
30秒前
30秒前
老王发布了新的文献求助10
31秒前
萧瑟处完成签到,获得积分10
33秒前
33秒前
ssq发布了新的文献求助10
34秒前
35秒前
devil完成签到,获得积分10
35秒前
星月夜完成签到,获得积分10
36秒前
36秒前
花花完成签到,获得积分10
37秒前
38秒前
桐桐应助第七个星球采纳,获得10
38秒前
小乐子发布了新的文献求助10
39秒前
ndwxk完成签到,获得积分10
39秒前
40秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Animal Physiology 2000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Am Rande der Geschichte : mein Leben in China / Ruth Weiss 1500
CENTRAL BOOKS: A BRIEF HISTORY 1939 TO 1999 by Dave Cope 1000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
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 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3740377
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3283238
关于积分的说明 10034443
捐赠科研通 3000085
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1646296
邀请新用户注册赠送积分活动 783510
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 750380