关于闽游十三水到底有没有挂

2周前 (05-09 18:22)阅读24
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研究人员已经开发出基于RNA的预测模型,利用人工智能来确定靶向RNA而非DNA的CRISPR工具的靶向和脱靶活性。该模型旨在促进基因表达的精确控制,这可能会彻底改变基于crispr的新 疗法的发展。

研究人员开发了一种人工智能模型TIGER,可以预测靶向rna的CRISPR工具的靶向和脱靶活性。发表在《自然生物技术》杂志上的一项研究详细介绍了这项创新,它可以精确地设计引导rna,调节基因ex并准备推动CRISPR-ba的进步sed疗法。

根据今天(7月3日)发表在《自然生物技术》杂志上的一项新研究,人工智能可以预测靶向RNA而非DNA的CRISPR工具的靶向和脱靶活性。

这项由纽约大学、哥伦比

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亚工程学院和纽约基因组中心的研究人员进行的研究,将深度学习模型与CRISPR屏幕结合起来,以不同的方式控制人类基因的表达——比如轻按电灯开关完全关闭它们,或者使用调光旋钮部分降低它们的活性。这些精确的基因控制可以用来开发新的基于crispr的疗法。

CRISPR是一种基因编辑技术,在生物医学和其他领域有许多用途,从治疗镰状细胞性贫血到改造更美味的芥菜。它通常通过一种叫做Cas9的酶靶向DNA起作用。近年来,科学家们发现了另一种类型的CRISPR,它使用一种名为Cas13的酶来靶向RNA。

RNA靶向crispr可用于广泛的应用,包括RNA编辑,敲低RNA以阻断特定基因的表达,以及高通量筛选以确定有希望的候选药物。纽约大学和纽约基因组中心的研究人员创建了一个使用Cas13的RNA靶向CRISPR筛选平台,以更好地了解RNA调控并识别非编码RNA的功能。由于RNA是包括SARS-CoV-2和流感在内的病毒的主要遗传物质,因此靶向RNA的crispr也有望开发预防或治疗病毒感染的新 *** 。同样,在人类细胞中,当一个基因被表达时,之一步就是从基因组中的DNA中产生RNA。

该研究的一个关键目标是更大化靶向RNA的crispr在预期靶RNA上的活性,并最小化可能对细胞产生有害副作用的其他RNA的活性。脱靶活性包括向导RNA和靶RNA不匹配以及插入和删除突变。早期对rna靶向crispr的研究只关注靶标活性和错配;预测脱靶活性,特别是插入和删除突变,还没有得到很好的研究。在人类群体中,大约五分之一的突变是插入或缺失,因此这些是CRISPR设计中需要考虑的重要的潜在脱靶类型。

纽约大学生物学副教授、纽约大学格罗斯曼医学院神经科学和生理学副教授、纽约基因组中心核心教员、该研究的共同资深作者Neville Sanjana说:“与Cas9等dna靶向crispr类似,我们预计Cas13等rna靶向crispr将在未来几年对分子生物学和生物医学应用产生巨大影响。”“准确的指南预测和脱靶识别将对这一新兴领域和治疗 *** 具有巨大价值。”

在他们发表在《自然生物技术》上的研究中,Sanjana和他的同事们在人类细胞中进行了一系列针对rna的CRISPR筛选。他们测量了20万个靶向人类细胞中必需基因的引导rna的活性,包括“完美匹配”的引导rna和脱靶错配、插入和缺失。

Sanjana的实验室与机器学习专家David Knowles的实验室合作,设计了一个深度学习模型,他们将其命名为TIGER(通过引导RNA设计靶向抑制基因表达),该模型是根据CRISPR屏幕上的数据进行训练的。通过比较深度学习模型和人类细胞实验室测试产生的预测,TIGER能够预测靶标和脱靶活性,优于先前为Cas13靶标指导设计开发的模型,并提供了预测rna靶向crispr脱靶活性的之一个工具。

“机器学习和深度学习在基因组学中显示出它们的优势,因为它们可以利用现代高通量实验产生的庞大数据集。重要的是,我们还能够使用“可解释的机器学习”来理解为什么模型预测特定指南会很好地工作,“诺尔斯说,哥伦比亚工程公司计算机科学和系统生物学助理教授,纽约基因组中心的核心教员,该研究的共同资深作者。

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“我们早期的研究展示了如何设计能够敲低特定RNA的Cas13向导。“有了TIGER,我们现在可以设计Cas13指南,在靶上敲除和避免脱靶活动之间取得平衡,”该研究的共同之一作者、纽约基因组中心的高级科学家汉斯-赫尔曼(哈姆)韦塞尔斯说,他以前是桑贾纳实验室的博士后。

研究人员还证明,TIGER的脱靶预测可以用来精确地调节基因剂量——特定基因的表达量——通过在有错配向导的细胞中部分抑制基因表达。这可能对基因拷贝过多的疾病有用,如唐氏综合症、某些形式的精神分裂症、腓骨肌萎缩症(一种遗传性神经紊乱),或基因异常表达可能导致肿瘤不受控制生长的癌症。

“我们的深度学习模型不仅可以告诉我们如何设计一个向导RNA来完全破坏转录本,还可以‘调整’它——例如,让它只产生特定基因转录本的70%,”哥伦比亚工程和纽约基因组中心的博士生安德鲁·斯特恩说,他是该研究的之一作者之一。

通过将人工智能与rna靶向CRISPR筛选相结合,研究人员设想TIGER的预测将有助于避免不希望的脱靶CRISPR活动,并进一步促进新一代rna靶向疗法的发展。

“随着我们从CRISPR屏幕上收集更大的数据集,应用复杂机器学习模型的机会正在迅速增加。我们很幸运,大卫的实验室就在我们隔壁,以促进这一美妙的跨学科合作。而且,有了TIGER,我们可以预测脱靶,并精确地调节基因剂量,这使得靶向rna的crispr在生物医学上有了许多令人兴奋的新应用。”

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