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Metabolic Pathway Design A Practical Guide

Fr. 106.00

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

14.11.2019

Verlag

Springer

Seitenzahl

168

Maße (L/B/H)

24/16.8/1.1 cm

Gewicht

313 g

Auflage

1st ed. 2019

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-29864-7

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

14.11.2019

Verlag

Springer

Seitenzahl

168

Maße (L/B/H)

24/16.8/1.1 cm

Gewicht

313 g

Auflage

1st ed. 2019

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-29864-7

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

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  • 1. Introduction to engineering biology

    1.1. The engineering waves of biology: genetic, genomics, systems and synthetic 

    1.2. Industrial biotechnology in revolutions

    1.3. The present: Design-Build-Test-Learn foundries

    1.4. The future: automation, cloud biotechnology and artificial intelligence

    2. Understanding the cell: genome-scale engineering

    2.1. Systems biology models 

    2.2. Model reconstruction from omics to big data

    2.3. Model simulation through constraint-based approaches

    2.4. Modeling dynamics

    3. Sources of natural chemical diversity

    3.1. Understanding the mechanisms of enzyme innovation and adaptation 

    3.2. Knowledge-based encodings for chemical reactions

    3.3. Modeling enzyme promiscuity using reaction rules and molecular signatures

    3.4. Enumerating chemical diversity

    4. Enzyme discovery and selection

    4.1. Discovery through sequence homology

    4.2. Discovery through reaction homology

    4.3. Screening and selection through directed evolution

    5. The metabolic space

    5.1. Metabolic phenotypes

    5.2. The metabolic spaces of the biosphere

    5.3. Extended, non-natural and outer metabolic spaces

    6. Pathway discovery

    6.1. Defining chemical targets

    6.2. Retrosynthetic analysis of the metabolic scope

    6.3. Pathway enumeration

    6.4. Pathway ranking

    7. Pathway design

    7.1. Pathway selection

    7.2. Enzyme selection

    7.3. Genetic parts selection

    7.4. Combinatorial design

    7.5. Experimental design

    8. Chassis redesign

    8.1. Knock-outs

    8.2. Knock-ins

    8.3. Knowledge-based redesign

    9. Learning and adaptation

    9.1. Principles of machine learning

    9.2. Deep learning

    9.3. Smart parts selection

    9.4. Smart experimental redesign

    10. Scaling-up and derivatization

    10.1. Scale-up

    10.2 Derivatization

    10.3 Agile biodesign