摘要：不断地将一些合成生物学标准“零件”以一定的标准装配，就可以得到由数十个功能片段组成的复杂表达载体。但是每一类的合成生物学标准“零件”数量众多，随着这些标准“零件”的不断开发，其数量也在进一步增加。在进行表达载体构建的最后阶段，从众多的“零件”中选择合适的以组装成功能性表达载体费时费力，并且容易发生错误。为解决这一问题，采用了自然语言处理的统计语言模型，并以该模型为基础应用动态规划算法优化表达载体设计，从众多的选项中找出最优者。利用这一方法可以减少进行生物学实验的冗余操作，从而减少表达载体构建过程中的花费。

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