SNU CBE

Design and optimization of genetically encoded biosensors for high-throughput screening of chemicals

2018 · Current Opinion in Biotechnology

저자

Hyun Gyu Lim, Sungho Jang, Sungyeon Jang, 서상우 (Sang Woo Seo), Gyoo Yeol Jung

연구주제

Microbial Metabolic Engineering and Bioproduction

NTIS 과학기술표준분류

가장 가까운 분류(보건의료 > 신약·의약품개발 > 약효검색)가 화학·화공 범위 밖이다. 배정 근거: AI 키워드가 잡은 NTIS 과제의 분류.

AI 연구 키워드·방법

genetic part optimization genetically encoded biosensor 고속 대량 스크리닝(HTS)

키워드 (OpenAlex)

genetically encoded biosensors high-throughput screening biosensor development biosensor optimization genetic parts evolutionary engineering mutant library compound screening

초록

초록 없음

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

NTIS 성과DB(2020–24)에서 DOI 매칭 없음

인접 그래프

노드 hover = 이웃 강조 · 1회 클릭 = 고정 · 고정된 노드 다시 클릭 = 페이지 이동

이 문서와 연결된 페이지

교수 1

서상우

연구주제 1

Microbial Metabolic Engineering and Bioproduction

키워드 1

고속 대량 스크리닝(HTS)