P-PromOpt
毕赤酵母启动子工程化工作流
毕赤酵母启动子工程化工作流，涵盖候选设计、表达数据反馈与基线模型排序
Pichia promoter engineering workflow — candidate design, expression-data feedback, and baseline ranking
Python Streamlit Bioinformatics Promoter Engineering Python
在 GitHub 查看 ↗ 2026年6月30日
P-PromOpt 是面向 Pichia / Komagataella 的启动子工程化工作流工具，围绕 hLF / OPN 等实际表达设计问题构建：从 P_AOX1 / P_GAP 的假设驱动候选设计，到基因组内源启动子挖掘，再到表达数据回填与基线模型训练。
该项目不声称已经提升启动子强度——在积累足够多的本地 Pichia 表达数据之前，它输出的是设计候选、约束/风险评分和数据就绪报告，而非虚假的表达预测。
核心能力
- 候选面板设计 — 生成注释感知的
P_AOX1/P_GAP实验面板，附设计假设与检测意图 - 约束评分 — 评估 GC 含量、同聚物、重复序列、酶切位点、编辑距离与亲本相对风险
- 内源启动子挖掘 — 从 FASTA/GFF 输入提取上游启动子窗口
- 表达数据反馈 — 生成检测计划与测量模板；验证候选/亲本覆盖度和表达字段
- 基线建模 — 仅在数据量达到阈值时训练轻量 k-mer 分类/回归基线
- 报告输出 — 导出 CSV、FASTA、JSON 和 Markdown 运行报告
Tech Stack
Python · Streamlit · pandas · pytest · k-mer modeling