Cell重磅!華人科學家David R.Liu開發預測基因編輯結果的新方法!

2021-01-09 生物谷

2020年6月日訊 /

生物谷

BIOON /——雖然鹼基編輯器被廣泛用於實現定點突變,但決定鹼基編輯結果的因素還沒有被很好地理解,所以往往需要試驗進行驗證。近日來自Broad研究所、哈佛大學、麻省理工學院和布萊根婦女醫院和哈佛醫學院的研究人員在華人科學家David R.Liu的帶領下,開發了一種機器學習模型以預測剪輯編輯的結果,無需實驗就可以預測基因編輯的結果,相關研究成果發表在Cell上,該研究題為"Determinants of Base Editing Outcomes from Target Library Analysis and Machine Learning"。

圖片來源:Cell


該研究論文的亮點包括:


基礎編輯結果的精度和效率往往是不直觀的,而機器學習模型(BE-Hive)能夠準確預測基本編輯效率和編輯模式;


基本編輯器工程可以增加和減少越位編輯;


精確地校正了3388個致病性SNVs,其中許多以前被認為是頑固的。


在這項研究中,研究人員對11個胞嘧啶和嘌呤鹼編輯(CBEs和ABEs)針對哺乳動物細胞中38538個基因的序列和活性關係進行了表徵,然後利用這些結果去訓練BE-Hive,BE-Hive是一個機器學習模型,可以準確地預測基礎編輯基因型的結果(R≈0.9)和效率(R≈0.7)。


基於此,研究人員校正了3388個疾病相關的SNVs,其精度≥90%,其中包括675個BE-Hive正確預測的不被編輯的帶有旁觀者核苷酸的等位基因。


研究人員發現了之前無法預測的C-to-G或C-to-A編輯的決定因素,並利用這些發現糾正了174個致病轉位SNVs的編碼序列,精確度≥90%。


最後,研究人員利用BE-Hive的見解來設計新的CBE變體來調節編輯結果。


總的來說,這些發現闡明了鹼基編輯,支持對以前難以處理的目標進行編輯,並為新的基本編輯器提供了改進的編輯功能。(生物谷Bioon.com)


參考資料:


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