算法：通过数学算法模型（HMM）及AI人工智能模拟得到最优的菌种和发酵组合。利用算法和AI自我学习，预测和选择代谢方向 ，后期对培养的底盘菌和优选的菌种进行诱导和改造。

主要的算法包含两块 ：一是前期菌种 的选择 ，二是后期代谢生物酶方向的选择。

数据： 形成独立数据库且不断迭代中 ， 同时利用收集的数据完善生物引擎软件（Bio-Engine） ，为酶定向化和  合成生物制造产业化提供生物大数据和专业工具。

离散傅里叶变换（DFT）：对发酵过程中的数据和最终发酵后的产物数据进行采样，利用离散傅里叶变换对数据进行处理，找到产物数据和初始数据之间的关系。