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    首页> ACS synthetic biology> Reinforcement Learning for Bioretrosynthesis.

    Reinforcement Learning for Bioretrosynthesis.

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    作者： Mathilde,Koch [1] ; Thomas,Duigou [1] ; Jean-Loup,Faulon [1]
    作者单位： Micalis Institute, INRA, AgroParisTech , Université Paris-Saclay , 78350 Jouy-en-Josas , France. [1] iSSB Laboratory, Génomique Métabolique, Genoscope, Institut François Jacob, CEA, CNRS, Univ Evry , Université Paris-Saclay , 91057 Evry , France. [2] SYNBIOCHEM Center, School of Chemistry , University of Manchester , Manchester M13 9PL , U.K. [3]
    关键词 Monte Carlo Tree Searchmetabolic engineeringpathway designreinforcement learningretrosynthesis
    主题词 算法(Algorithms);人工智能(Artificial Intelligence);酶类(Enzymes);Markov链(Markov Chains);代谢网络和途径(Metabolic Networks and Pathways);模型, 生物学(Models, Biological);蒙特卡罗法(Monte Carlo Method);软件(Software);合成生物学(Synthetic Biology)
    DOI 10.1021/acssynbio.9b00447
    PMID 31841626
    发布时间 2021-01-25
    提交
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    ACS synthetic biology

    ACS synthetic biology

    2020年9卷1期

    157-168页

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