【摘 要】
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CRISPR/Cas9作为新一代的基因定点编辑技术,具有成本低廉,操作简单等优点,现已被广泛应用于基因编辑领域。目前CRISPR/Cas9系统所面临的两个重大问题是如何最小化CRISPR/Cas9的脱靶效应,以及最大化CRISPR/Cas9的sg RNA对目标DNA的靶向切割效率。对这两个问题实现精准的预测可以为CRISPR/Cas9的实际应用提供指导,机器学习的飞速发展为解决这两个问题提供了新思
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CRISPR/Cas9作为新一代的基因定点编辑技术,具有成本低廉,操作简单等优点,现已被广泛应用于基因编辑领域。目前CRISPR/Cas9系统所面临的两个重大问题是如何最小化CRISPR/Cas9的脱靶效应,以及最大化CRISPR/Cas9的sg RNA对目标DNA的靶向切割效率。对这两个问题实现精准的预测可以为CRISPR/Cas9的实际应用提供指导,机器学习的飞速发展为解决这两个问题提供了新思路和新方法。本文针对CRISPR/Cas9系统的脱靶效应以及靶向效率预测进行了深入的研究,提供了两种新方法,主要研究内容如下:(1)CRISPR/Cas9的脱靶是指CRISPR/Cas9错误定位到非目标DNA位点,产生错误切割。为了快速,准确地预测CRISPR/Cas9的脱靶效应。本文以集成学习思想为核心,提出了新的编码方式,并整合了四种已有的CRISPR/Cas9脱靶分数,采用XGBoost模型构建了预测器,在训练集以及独立测试集上取得了良好的性能表现,相比已有的工具提升明显。(2)CRISPR/Cas9的靶向效率是指CRISPR/Cas9采取特定sg RNA对定点DNA进行靶向敲除的效率。CRISPR/Cas9通过识别PAM序列识别潜在的靶向位点,并通过sg RNA与目标位点发生碱基互补配对,从而诱导Cas9核酸酶发生作用。然而对于不同的靶向位点,CRISPR/Cas9的效率存在着巨大的差异。本文对比了两种序列编码方式,并用集成的思想结合多种已有工具,构建了一个CNN-XGBoost模型用于预测CRISPR/Cas9的靶向效率,在数据集上性能良好。
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