图表14合成生物学上游“设计-构建-测试-学习（DBTL）”阶段中相关技术的中外差距
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图2：支撑工程生物学的关键能力示例（科学与技术委员会，2023）
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生物基新材料、塑料 （合成生物学线图2030）
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全球合成生物学市场规模（2017-2024E）单位：亿美元
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神经干细胞(hNSC)帕金森治疗生物学原理
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预计到2032年全球合成生物学市场规模将达到
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培莫沙肽的分子结构与生物学评价
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图表13合成生物学发展历程
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图表11预计2028年全球合成生物学市场规模近500亿美元
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图表20合成生物学产业链各层核心壁垒
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国资委79号文件央国企信创替代方案
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图11 联合国全球数字和可持续贸易便利化调查评分，2025年
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图10 印度尼西亚针对其前10大出口产品进入美国市场的主要竞争者及其最新的相应关税水平
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图9 “最坏情况”贸易战对价格的影响，2025 到 2030 年
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图 8 “最坏情况”贸易战对印度尼西亚前10大农业食品下游需求部门的影响，2025年至2030年
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图6 印尼对美国的农业出口，2010年至2024年
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图7 受到美国互惠关税影响最大的五种农业食品产品
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据《2024 中国合成生物产业白皮书》，在上游技术方面，国内仍有多项技术亟待追赶。合成生物学技术发展可视为 4 个阶段循环、推动技术螺旋式进步。设计（Design）是合成生物学 DBTL 策略的基础，即在前期已有知识的基础上遵循一定的规则，利用现有的标准化生物元件对基因、代谢通路或基因组进行理性设计。构建（Build）过程包括 DNA 合成、大片段组装以及基因编辑。测试（Test）是以高效、准确和经济的检测方法从实验室中存在大量的突变体或候选目标中选择最佳生物元件及组合，以及对合成生物学 DBTL 整个闭环的试错性检测，高效验证 DBTL 过程并快速积累数据和经验。学习（Learn）涉及数据收集整合、数据分析、结果可视化和建模分析等，为下一个循环改进设计提供指导。当前组学数据大量积累以及过程检测数据剧增，专用的公共数据库为数据的收集整理提供了极大的便利。
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