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（以下簡稱“基因組所”）左二偉團(tuán)隊與中國科學(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”。該研究優(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)地實現(xiàn)DNA中單個堿基的替換，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堿基對替換為T·A堿基對（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C-to-G編輯效率，而且與之前的預(yù)測模型相比，在預(yù)測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，為每一個編輯位置獨立訓(xùn)練一套參數(shù)來預(yù)測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)對編輯位置周圍的堿基進(jìn)行特征提取和效率預(yù)測。最終研究人員將不同基礎(chǔ)單元網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果用一套習(xí)得的參數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均。模型以編輯位點附近的40bp作為輸入，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測出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)新中心費天一和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