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科研進(jìn)展|基因組所左二偉團(tuán)隊(duì)聯(lián)合研發(fā)高效率,、高保真的C-G堿基編輯器

2021-08-12 12:00:00來源: https://www.nature.com/articles/s41467-021-25217-y

【字體:

  

  2021年8月12日,,Nature Communications在線發(fā)表了中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院(深圳)農(nóng)業(yè)基因組研究所(以下簡(jiǎn)稱“基因組所”)左二偉團(tuán)隊(duì)與中國科學(xué)院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心孫怡迪研究組的研究論文,題為“Optimization of C-to-G base editors with sequence context preference predictable by machine learning methods,。該研究?jī)?yōu)化得到高效率,、高保真的新型OPTI-CGBEs,并開發(fā)出能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)OPTI-CGBEs編輯效果的深度學(xué)習(xí)模型CGBE-SMART,。

  

  

研究背景

  

  單堿基編輯技術(shù)是近年來發(fā)展的一種新型基因編輯技術(shù),它基于CRISPR/Cas9系統(tǒng),,能夠在不打斷DNA雙鏈的前提下,,精準(zhǔn)地實(shí)現(xiàn)DNA中單個(gè)堿基的替換,在生物研究和臨床醫(yī)療中應(yīng)用廣泛,。

  

  然而目前已經(jīng)開發(fā)并得到廣泛應(yīng)用的堿基編輯器只能將C·G堿基對(duì)替換為T·A堿基對(duì)(C→T),,或者將A·T替換為G·C(A→G),即只能修復(fù)由C>T或者A>G導(dǎo)致的遺傳表型或者疾病,,而對(duì)于其它類型的單堿基突變束手無策,。

  

  2020年,科研人員在胞嘧啶堿基編輯器(CBE)的基礎(chǔ)上,,研發(fā)了能夠?qū)奏まD(zhuǎn)換為鳥嘌呤的堿基編輯器(C-to-G base editor, CGBE),,但CGBE編輯器技術(shù)仍處于初步階段,其特異性,、保真性以及編輯特點(diǎn)仍需進(jìn)一步研究,。

  

研究結(jié)果

  

  2021年,中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院深圳農(nóng)業(yè)基因組研究所左二偉研究組與中國科學(xué)院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心孫怡迪研究組合作開發(fā)了高效率,、高保真的新型OPTI-CGBEs并建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型CGBE-SMART,。該研究成果將進(jìn)一步加速CGBE的應(yīng)用研究,為科研人員提供更高效,、脫靶率低的基因編輯工具,。

  

  研究方法

  

  首先通過篩選不同物種來源的UNGs,、密碼子優(yōu)化等方式獲得OPTI-CGBEs,并在全基因組及轉(zhuǎn)錄組范圍內(nèi)研究其保真性,。接著通過內(nèi)源位點(diǎn)及文庫水平研究發(fā)現(xiàn)OPTI-CGBEs在WCW motif中的C-to-G編輯效率更高,,研究人員進(jìn)一步開發(fā)出TCW motif偏好性的eA3A-OPTI-CGBEs,偏好CCN motif的hA3G-OPTI-CGBEs和hA3G-CTD-OPTI-CGBEs等編輯器,,或者用可識(shí)別NG PAM的Cas9n-NG,、spGn和xCas9n替換OPTI-CGBEs中的nCas9,分別構(gòu)建了不同CGBEs版本,,擴(kuò)大了CGBE的可編輯范圍,。

  

  為方便其他研究人員選擇合適的C-to-G堿基編輯器和高效預(yù)估編輯效率,研究人員建立預(yù)測(cè)不同C-to-G堿基編輯器編輯效果的深度學(xué)習(xí)模型CGBE-SMART,。它不僅能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)C-to-G編輯效率,,而且與之前的預(yù)測(cè)模型相比,在預(yù)測(cè)C-to-T編輯效果中也有極為出色的表現(xiàn),。CGBE-SMART結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率圖模型,,為每一個(gè)編輯位置獨(dú)立訓(xùn)練一套參數(shù)來預(yù)測(cè)該位置上的編輯效率。該模型使用了大小不同的卷積核,,建立一組基礎(chǔ)單元網(wǎng)絡(luò)對(duì)編輯位置周圍的堿基進(jìn)行特征提取和效率預(yù)測(cè),。最終研究人員將不同基礎(chǔ)單元網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果用一套習(xí)得的參數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均。模型以編輯位點(diǎn)附近的40bp作為輸入,,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)出guide RNA結(jié)合位置1至20的編輯效率并進(jìn)一步利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)不同編輯結(jié)果的占比,。研究人員還利用構(gòu)建的OPTI-CGBEs在小鼠胚胎中高效對(duì)Tyr毛色基因進(jìn)行編輯。

  

  

  

  基因組所助理研究員袁堂龍,、博士后閆娜娜,、碩士研究生鄭基壇劉敬,、科研助理李娜娜,、中國科學(xué)院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心費(fèi)天一孟娟為該論文的共同第一作者,基因組所左二偉研究員和中國科學(xué)院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心孫怡迪研究員為共同通訊作者,。該研究得到了基金委,,農(nóng)科院,深圳市的資助,。

  

  相關(guān)論文信息:https://www.nature.com/articles/s41467-021-25217-y

  

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