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前沿拓展:,未解锁的房间中文攻略


IT之家 1 月 2 日消息,Steam 第三方数据库 ——SteamDB 发布了 Steam 平台最受玩家好评的 10 款 2021 年新游戏,榜单综合考虑了评价总数、好评数量,其中有 3 部国产游戏。

1.《全面战争模拟器》

2.《戴森球计划》

3.《节奏医生》

4.《烟火》

5.《无尽的饼干》

6.《未上锁的房间 4:旧罪》

7.《强力清洗模拟器》

8.《邪恶冥刻》

9.《小兔子》

10.《文字游戏:第零章》

IT之家了解到,这十部游戏全部都是“好评如潮”,其中包含《戴森球计划》《烟火》《文字游戏:第零章》三部国产单机游戏。

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后文附详细公司盘点

哪种合成生物技术,代表着未来?

作为一种新兴的生物技术,合成生物到底是什么?具备哪些技术能力的企业,有可能成功造物、并把实验室产品放大到量产?

基于21世纪之初,生物元件-底盘菌种构建的突破,工程学中“设计(design)-合成(build)-测试(test)-学习(learn)”(DBTL)理念,被引入到生物学领域,用以改造自然菌种。因此,不少业内人士认为,相比合成生物,“工程生物学”能更好地概括这一概念。

何为工程化?北京大学教授、中科院院士欧阳颀曾这样科普:“就是你的设计和生产应该要能分开,其标志,就是你的理论能够定量地预测你所设计的东西的行为,什么样的input就一定有什么样的output。你的预测能力越高,设计能力越强,就越可以放心地把设计蓝图放到生产车间,按这个计划生产一定没有问题。”

国内最早研究合成生物学的另两位顶级学者,中科院院士赵国屏、深圳先进院合成生物研究所所长刘陈立去年9月在北京香山召开的学术研讨会上,同样强调“定量”、“可预测性”(或称理性设计)。

与随机筛选驯化菌种,或进行有限的基因改造不同,合成生物的“造物”,要把生产目标产物的完整代谢通路放入底盘菌,中间可能需将多个基因序列按一定顺序插入、涉及到十几步反应,方能有序运行,得到预期中的产物。

打个比方,把细胞看作一个“工厂”,放入完整的代谢通路,就像是新增了一整条生产线;而对部分基因序列进行编辑改造,就像是改变了生产线上的一道生产工序。两者所对应的技术难度,大有不同。

生物学中,对于不同菌种的研究深度也有很大差异,例如原核生物细胞体系中的大肠杆菌、真核细胞中的酵母菌,是外源基因表达研究比较成熟的“模式菌”,因此开发利用也更广泛。通过合成生物技术,改造大肠杆菌,获得生产维生素B12、丁二酸(生物塑料PBS原料)、PHA等产物的工程菌,在实验室层面已有不少成功案例。在医药行业,用酵母和CHO(哺乳动物细胞)生产药用蛋白,相对也比较成熟。

但是,生命系统非常复杂,细胞内发生的各类生化反应中,还有很多通路和调控机制未能破解;或者仅有“正负”的定性理解,距离“定量”、“可预测”还有一定的距离。

在理性设计能力尚不足的情况下,通过设计+实验,重复DBTL的流程,进行大规模筛选、试错,是当前合成生物构建菌种的重要方法。关于菌种性能的评价,学界已有一套指标体系,但改造的具体方法中,有大量细节。

从框架上看,怎样的菌种才是“理想型”?首先是产物积累率,核算投入的原料和目标产物的产量、价格,通俗而言,要找到“吃饭少、干活多”的菌种;其次则是菌种的稳定性,能够稳定传代,基因片段不易丢失;第三要看抗逆性,通常对高温、酸碱、高渗透压等耐受程度高的菌种更理想,意味着菌种对培养环境的适应性更强。

但是,在VC投资过程中,企业处于研发早期,不一定能够提供上述结果层面的指标数据。“这就需要重点了解企业底盘菌的设计改造能力、和对应产物的研发布局、规划,因为底盘菌的核心代谢通路,决定了这个菌种能够产生哪些关键平台分子,关键平台分子+少量的基因改造,意味着能创造目标新分子的可能性。这也是合成生物学成为平台型技术的关键。”一位生物学背景的医疗投资人讲道。

在上述投资人看来,企业菌种开发规划可以从两个维度理解,一边是研发端,企业是否已确定底盘菌的核心代谢通路和向下游扩展的能力,这决定了平台分子的可延展性;另一边是市场产品端,底盘菌产生的关键平台分子及其衍生物,是否能够覆盖满足市场新需求的分子。这两端意味着,能不能造得出来、且卖得出去。

更进一步,底盘菌的设计改造能力,具体该如何评估?

菌种筛选、设计改造,两个步骤都很重要。首先要能够获得足够优质的原始菌株,在这方面,像中科院微生物所、高校生物实验室等包含大量自然菌种资源库的机构,就具备一定优势,可以快速筛选一些自然菌种用以改造。

在菌种改造环节,具体而言,一方面是应用生物学和基因改造工具的能力,包括基因重组、基因编辑、高通量筛选平台、微流控筛选平台等。从工具层面来看,很多技术比较成熟,比如CRISPR基因编辑工具等,在生物和医药研发领域已有体系化的应用;但对于研发团队而言,是否有能够驾驭相关技术的人才,将技术应用至业务流、并针对特定菌种进行工具优化,颇为重要。

另一方面则是对基因网络、代谢网络中定量关系的深度理解及计算能力,这就需要大量的生物试验数据作为基础,以获取网络中多个节点上下游的生化反应方程、定量关系等。理论上,对复杂网络的理解及计算愈准确,设计的可预测性愈强,进而目标产物更可能符合预期。

学术界对于常见模式生物(如大肠杆菌、酵母)的代谢网络会有研究积累,这也是定量合成生物学者、企业研究的重要方向;但除了公开发表的部分,还有大量不公开的私有数据和试验know-how细节,这也是决定工程菌性能的关键。模式生物之外的菌种研发,更加依赖企业自有实验数据和开发能力。

举例来说,同样是用大肠杆菌、酵母菌合成重组胶原蛋白,不同企业能够“驾驭”编辑的氨基酸序列长短不同。巨子生物、锦波生物、创健医疗、聚源等都在“重组人源化胶原蛋白”原料上竞争,但各家能够截取的氨基酸序列片段差异很大,这又决定着重组胶原蛋白的类型、功能和可应用范围,影响着原料的商业价值。

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