核酸研究:一种新的神经网络可以更准确地评估CRISPR/Cas系统的DNA编辑效果

来源：原创网站2021-12-31 23:58

在一项新的研究中，来自俄罗斯科学院、斯科尔科沃科学技术研究所和美国国家生物技术信息中心的研究人员提出了一种新的神经网络架构，可用于评估为基因编辑实验选择指导RNA(gRNA)的效果。他们的方法将利用流行的CRISPR/Cas技术促进更有效的DNA修饰，因此将有助于开发构建转基因生物的新策略，并找到治疗严重遗传疾病的方法。

2021年12月31日/Bion/-在一项新的研究中，来自俄罗斯科学院、斯科尔科沃科学技术研究所和美国国家生物技术信息中心的研究人员提出了一种新的神经网络架构，可用于评估选择引导RNA(gRNA)进行基因编辑实验的效果。他们的方法将利用流行的CRISPR/Cas技术促进更有效的DNA修饰，因此将有助于开发构建转基因生物的新策略，并找到治疗严重疾病的方法。相关研究成果近日发表在《核酸研究》杂志上，论文题目为“利用深度核学习对CAS9GRNA和CAS12aGRNA对完全匹配和部分错配靶标的特异性进行不确定性感知和可解释性评价”。

基因组编辑，尤其是CRISPR/Cas方法，广泛应用于实验生物学的各个领域，以及农业和生物技术。

CRISPR/Cas是细菌用来对抗病毒的众多武器之一。随着感染的发生，病毒的DNA进入细菌细胞。由于病毒的序列不同于细菌，Cas蛋白将其识别为外来物质并将其切割。为了让细菌更快地对病毒做出反应，细胞会储存病毒DNA的片段——就像电脑杀毒保存一系列病毒特征一样——并将其传递给下一代，这样它的Cas就可以挫败病毒的进一步攻击。

2011-2013年，来自不同实验室(美国的Jennifer Doudna、Emmanuelle Charpentier和张峰、立陶宛的Virginia Iknys)的团队独立改进了CRISPR/Cas系统，完成了使人类和动物细胞中的dna序列任意变化的任务，使基因组编辑变得更加容易和高效。该系统的核心成分是针对切割位点的gRNA蛋白和在切割位点切割脱氧核糖核酸的Cas9蛋白。然后细胞“修复割伤”，但密码的改变已经实现。

图片来自核酸研究，2021，doi :10.1093/NAR/gkab1065。

问题是gRNA的定位并不总是准确的，这可能会导致Cas9被误导。将CRISPR/Cas技术转化为实用的高精度工具非常重要，尤其是在医疗干预方面。

通讯作者、斯科尔科沃科学技术研究所的康斯坦丁塞韦里诺夫博士和他的团队使用深度学习、高斯过程等方法更准确地选择最佳gRNA。他们构建了一套神经网络，即一个可训练的数学模型，它被实现为矩阵的连续乘法，其中矩阵是具有复杂内部结构的大型数字阵列。神经网络之所以能学习，是因为它有数字形式的“记忆”。每次系统在训练模式下完成计算，这些数字都会有特定的变化。他们在不同的数据集上训练这些数学模型，这些数据集包含成千上万个gRNA，已经通过实验验证，并且在人类和动物细胞中显示出高精度。

这些作者提出了一种算法，可以估计在特定gRNA存在的情况下切割脱氧核糖核酸的概率。所得分数可以指导任何基于CRISPR/Cas的应用程序的实验设计。利用这些神经网络，他们提出了一套精确改变人类22号染色体基因的gRNA方法。由于切削频率预测的高精度和预测不确定性估计的特征，这成为可能，这是现有方法以前没有提供的。

这篇论文的第一作者，斯科尔科沃科技学院的博士生波格丹一世基里洛夫评论道，“我们的发现可以用于基于CRISPR/Cas的各种技术应用，比如疾病治疗、农业技术和实验。”(100yiyao.com 100医疗网)

参考文献：

波格丹一世基里洛夫等人。核酸研究，2021，doi:10.1093/nar/gkab1065。

版权声明

本网站标注“来源：百医网”或“来源：bioon”的文字、图片、音视频资料均属于百医网网站版权所有。未经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，否则将承担责任。获得书面授权转载时，必须注明“来源：百医网”。其他来源的文章均为转载。本网站所有转载都是为了传递更多信息。转载不代表本网站的立场。不想被转载的媒体或个人可以联系我们，我们会立即删除。

87%的用户在随时阅读、评论、分享百医网APP。请扫描二维码下载-