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김하성
김하성 (Haseong Kim) 저자 이메일 보기
한국생명공학연구원, UST
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Machine learning linked evolutionary biosensor array for highly sensitive and specific molecular identification
열기 Authors and Affiliations

Abstract

Bacteria initiate complicated signaling cascades from the detection of intracellular metabolites or exogenous substances by hundreds of transcription factors, which have been widely investigated as genetically-encoded biosensors for molecular recognition. However, the limited number of transcription factors and their broad substrate specificity results in ambiguity in small molecule identification. This study presents a new small molecule fingerprinting technique using evolutionary biosensor arrays with a machine learning technique that can capture highly specific substrate signals. Employing multiple mutant transcription factors derived from a single transcription factor has effectively circumvented the limited availability of transcription factors induced by a small molecule of our interest. This method achieved up to 95.3% true positive rate for identifying small molecules, and the high-resolution protein engineering technique improved the limit of detection 75-fold. The signal trade-offs with background noises caused by the complex cellular biochemistry of mutant transcription factors enable the biosensor arrays to be more informative in terms of statistical variance. The machine-learning technology, coupled with the single transcription factor-driven evolutionary biosensor array, will open new avenues for molecular fingerprinting technologies.

Keywords : Genetically-encoded biosensors; Machine learning; Molecular identification; Protein engineering; Biosensor array; High-throughput screening system

논문정보
- 형식: Research article
- 게재일: 2020년 10월 (BRIC 등록일 2020-10-07)
- 연구진: 국내연구진태극기
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