Active learning-guided optimization of cell-free biosensors for lead testing in drinking water.

基于变构转录因子（aTF）的即用型诊断在环境监测和人类健康中前景广阔，但天然 aTF 生物传感器通常缺乏真实应用所需的灵敏度与选择性，传统定向进化难以同时优化多个性能。为此，作者开发了一种多目标、机器学习（ML）指导的无细胞基因表达工作流，用于工程化 aTF 生物传感器。该方法快速生成高质量序列-功能数据，并转化为带方向标签的成对增...