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深度学习预测先导编辑效率和产物纯度
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深度学习预测先导编辑效率和产物纯度 瑞士苏黎世大学的Gerald Schwank和Michael Krauthammer合作，研究通过深度学习预测先导编辑的效率和编辑产物的纯度。相关成果1月16日在线发表于《自然-生物技术》。 先导编辑是一种通用的基因组编辑工具，但需要对先导编辑器的引导RNA（pegRNA）进行实验优化以实现较高的编辑效率。 研究人员进行了高通量筛选，以分析92423个pegRNA对13349个人类致病性突变（包括碱基替换、插入和缺失）的主要编辑结果。基于该数据集，研究人员识别出影响先导编辑的序列背景特征，并训练了PRIDICT（先导编辑pegRNA预测工具），这是一个基于注意力的双向递归神经网络。PRIDICT可靠地预测了所有小规模遗传变化的编辑效率，对于靶标和非靶标的编辑，Spearman R分别为0.85和0.78。 研究人员在内源性编辑位点和外部数据集上验证了PRIDICT，并显示PRIDICT评分高（>70）和低（<70）的pegRNA在体外不同细胞类型（12倍）和体内肝细胞（10倍）中编辑效率显著提高，突出了PRIDICT在基础和转化研究应用中的价值。 相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41587-022-01613-7 |
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