“我们的目标是提供一种病毒疗法，使各种社会经济背景的人都可以轻松使用，并且可以快速生产，”应用数学集中器AB '23的Frank D'Agostino说。“正如我们所看到的，由于存在锁定功能，进入实验室并不容易。因此，能够以计算方式执行任务至关重要，因为它可以减少您在实验室中花费的时间。”

　　使用计算工具，并通过Zoom和Slack进行协作，学生正在设计一种DNA折纸结构，以将COVID-19抗体蛋白直接递送至免疫系统。

　　构建折纸结构涉及将DNA链折叠成特定形状，并利用不同的DNA互补方法，从而为分子货物创建有效的传递载体。

　　生物工程选矿厂AB '23的戴维·曹说：“ DNA折纸纳米结构充当了保护我们要运送到特定细胞的货物的胶囊。” “它还作为靶向哪些细胞的特异性，因为体内有太多细胞。DNA折纸在盒子外面几乎没有受体，可以附着到我们试图靶向的细胞的特定部分。”

　　DNA折纸纳米结构内部将是一小段抗体mRNA，它将使人体的B细胞产生COVID-19抗体爆发。学生们正在使用机器学习筛选成千上万种不同的抗体，然后确定并优化与COVID-19对抗的最佳抗体，然后从中提取mRNA。

　　人类发展与再生生物学浓缩器Robert Shekoyan，AB '23说，利用mRNA而不是抗体本身的价格要便宜得多，这可以使这种疗法得到更广泛的采用。

　　D'Agostino说，使用机器学习一直是一种学习经验，因为团队必须确定哪种机器学习技术是其过程的正确工具，而该过程通常是通过实验进行的。

　　D'Agostino说：“我们正在尝试将一维序列数据转换成希望在复杂环境中相互作用的三维抗体。” “在不做出可能不利于机器学习过程的主要假设的前提下，获取资源和专有技术来正确地翻译这些内容一直是一项挑战。”

　　这项工作向学生强调了计算生物学的关键作用，以及机器学习和计算设计方法将如何在未来的合成生物学研究中变得更加重要。

　　对于约翰·保尔森工程与应用科学学院生物工程助理教授刘佳的顾问来说，今年的iGEM项目的偏远性质突出了对实验科学学生进行计算机培训的重要性。

　　他认为这是在iGEM中实现更多计算生物学组成部分的绝好机会，它将计算技术与基准工作相结合以展示这些尖端工具如何增强实验研究。

　　而且由于iGEM在接下来的两年内为团队提供了一个分两个阶段的项目的选择，因此2021年iGEM团队也许能够掌握这一计算基础并将其投入实验室，以实验方式验证抗体设计和DNA的有效性结构体。

　　D'Agostino说：“在虚拟环境中情况大不相同。” “我们必须在拥有远见卓识的实验室环境中做到这一切，以便为成功做好准备。在现实世界中，一切都可能变得更加复杂。”

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