全球科技初创公司商业进展的权威研究机构StartUs Insights近日发布了一份关于2024年合成生物学领域的十大新兴趋势报告。该平台拥有庞大的数据库，覆盖了全球超过250万家的初创公司和规模化企业。
基于该平台的大数据分析和人工智能的智能数据处理技术，StartUs Insights对700多家专注于合成生物学领域的初创公司进行了深入的研究与分析，并归纳出2024年生物技术行业的十大关键发展趋势和技术革新。
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在这份详尽的调研报告中，合成生物学的十大趋势涵盖了基因和细胞治疗、基因编辑技术、下一代测序技术、替代性蛋白质的研究、合成疫苗的开发、细胞农业的兴起、生物计算的应用、微生物工程的进展、表观遗传学的探索以及基因文库的构建等多个领域。
报告中还以矩形图谱的形式，直观地展示了这十个趋势在合成生物学领域中的影响力占比。
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2024 年合成生物学 10 大趋势
1.基因和细胞治疗
2.基因编辑
3.下一代测序 （NGS）
4.替代蛋白质
5.合成疫苗
6.细胞农业
7.生物计算
8.微生物组工程
9.表观遗传学
10.基因文库
01、基因和细胞治疗
毋庸置疑，基因和细胞治疗是合成生物学领域的前沿方向，像CAR-T这样的细胞疗法，它可以帮助我们更好地治疗某些癌症。而CRISPR-Cas9这样的基因编辑工具，就像是一把精准的剪刀，可以修改我们的基因，有望治愈一些遗传疾病。
基因和细胞治疗的合成生物方向有望为我们带来更多的医疗突破，解决更多的健康问题。而科学家们正在不断努力，让这个领域更加完善和安全。
02、基因编辑
上述提到了基因和细胞治疗是合成生物学领域的前沿，而基因编辑技术作为现代生物学研究的重要工具，其应用前景广阔。虽然这个领域已经取得了很多进步，但它还有一些问题要解决，其中工程基因回路的不可预测行为和水平基因转移问题尤为突出。
我们不排除有时候基因编辑会“脱靶”，也就是不小心修改了不该修改的地方，另外我们该怎么确保编辑后的基因只在需要的地方起作用，而不会传到其他生物体里呢？
为了解决这些问题，科学家们正在改进基因编辑工具，让它更加精准，减少“脱靶”的情况。同时，他们也在研究新的方法，来控制编辑后的基因，不让它乱传。
此外，基因驱动等新技术的发展也在努力控制编辑基因的传播，降低水平基因转移的风险，从而为合成生物学的新兴趋势提供有力支持。
03、下一代测序 （NGS）
在合成生物学中，实验人员尝试创造复杂的生物结构，并把它们放入生物体内部。但理解这些结构如何与生物体相互作用是个大问题，因为这可能导致一些研究人员没预料到的结果，比如生物体的某些功能不正常。
为了解决这个问题，很多初创公司正在研究和发展一种叫做NGS的技术。这种技术可以非常快速地检测大量的DNA，帮助科学家们更仔细地研究这些复杂的合成结构是如何工作的。
一些新的测序方法，比如合成测序、焦磷酸测序和连接测序，都能帮助研究人员找出设计中的问题，然后就可以改进它。同时，NGS还可以帮助研究人员了解合成生物是如何与自然界中的微生物相处的，这样就能确保它们在各种环境下都能安全有效地工作。
04、替代蛋白质
传统的蛋白质来源不仅消耗大量资源，还会造成环境污染。为了解决这个问题使全球粮食生产系统变得更加可持续，科学家们正在研究一些新的蛋白质来源，比如从植物、藻类和实验室培育的肉类中获取蛋白质。
或者利用发酵技术和霉菌蛋白用来生产蛋白质，这使蛋白质生产提供了更多的选择。这些新的蛋白质来源不仅对环境影响更小，而且生产起来也更高效、更灵活。在未来，我们就能更好地应对未来食品生产的需求，让食品更加可持续和多样化。
05、合成疫苗
传统的疫苗制作方式非常慢，很难快速应对像COVID-19这样不断变化的新病毒。但现在，科学家们利用合成DNA和RNA技术来快速设计和生产疫苗。这种方法不仅让疫苗制作速度更快，而且还更安全，研究人员也不需要接触活病毒。而如果病毒发生了变化，这种技术还可以快速调整疫苗，确保疫苗始终有效。
06、细胞农业
全球农业现在面临着既要满足大家对可持续食物的需求，又不能破坏环境或降低食物的营养价值的挑战。为了应对这些挑战，科学家们研究出了一种新的方法，叫做细胞农业。
细胞农业是直接培养动物细胞来生产食物，这样就不需要饲养和屠宰整只动物了。有一家西班牙的公司叫做Real Deal Milk，他们就专门用合成生物学的方法，通过精密发酵生产“无动物”牛奶。这种牛奶和我们平时喝的牛奶一样，但更加环保、健康，而且生产时消耗的能源和资源更少，还能减少二氧化碳的排放。
细胞农业不仅可以生产牛奶，还可以帮助作物长得更好、更抗虫，以及修复恶劣的土壤。这种方法大大减少了农业对环境的影响，同时确保了产品质量。而且，细胞农业还可以根据我们的需求来定制食物的营养成分，让我们吃得更健康、更合适。
07、生物计算
修改生物系统是个非常复杂的工作，需要精准的设计和优化。以前的方法大多是手动尝试和修改，不仅耗时耗力，效果也不太好。现在，科学家和初创公司正在开发新的生物计算技术，利用高级的算法和机器学习模型，来更好地预测和设计生物系统。这种技术就像是在电脑上设计生物电路和通路，可以在真正动手做实验之前，先进行很多次的模拟和测试。这样，就能更快地优化和验证设计，提高成功率。
08、微生物组工程
传统的生物工程方法很难在不破坏其他微生物的情况下，只针对某一种微生物进行改造。而微生物组工程通过先进的遗传工具和递送系统，能够精准地修改微生物的某些功能，就像给微生物“定制”超能力一样。
这样一来，研究人员就能根据需要增强或减弱微生物的某些能力，比如开发出治疗效果更好的益生菌，或者用于农业，帮助植物更好地吸收营养，抵抗不良环境。这种技术还能用于环保，修复被污染的环境，恢复生态平衡。
09、表观遗传学
基因的表达是由DNA序列和一些复杂的结构控制的。这可能会导致一些工程构建体的功能出现问题，有时候它们会变得不活跃，有时候又太活跃了，这让结果变得不可预测。为了解决这个问题，一些初创公司正在开发新的工具来控制这些复杂的机制。
比如，研究人员正在学习如何控制基因上的标记和修饰，这样他们就可以确保基因按照预期的方式工作，微调基因的结构，并设计一些开关来控制基因的表达。这种对基因控制的理解为治疗癌症和其他应用开辟了新的道路。
10、基因文库
为了找到最佳的基因设计，科学家需要尝试大量的组合。这会导致设计、构建和测试的过程变得既花时间又费资源。因此，一些初创公司开始创建包含大量遗传数据的基因库去帮助解决这个问题。这样，研究人员就可以并行地合成成千上万甚至数百万的遗传变异，探索它们的序列和功能。
同时，借助先进的DNA合成平台和高通量筛选方法，研究人员可以迅速评估这些变异，找出表现最好的变异，并持续改进设计。这种组合方法在基因库的推动下，加速了发现和优化的过程，使合成生物学的能力更加强大。
显然，合成生物学在未来将继续保持迅猛的发展态势，其涉及领域之广泛，覆盖了医药、农业、工程以及食品等多个重要行业。尤为值得一提的是，这些领域都与我们的日常生活紧密相连，息息相关。
因此，深入研究合成生物学，不仅有助于推动相关领域的科技进步，更能够为我们的日常生活带来实质性的改善和提升。
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