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新的神經(jīng)網(wǎng)絡可實現(xiàn)更準確的 DNA 編輯

2021年12月31日整理發(fā)布:俄羅斯生物信息學家提出了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡架構,能夠評估指導 RNA 被選擇用于基因編輯實驗的程度。他們的方法將通過流行的 CRISPR/Cas 方法促進更有效的 DNA 修飾,因此將有助于開發(fā)新的策略來創(chuàng)建轉(zhuǎn)基因生物并找到治療嚴重遺傳性疾病的方法。該研究由俄羅斯科學基金會資助,發(fā)表在《核酸研究》雜志上。

基因組編輯,尤其是 CRISPR/Cas 方法,廣泛用于實驗生物學的各個領域,以及農(nóng)業(yè)和生物技術。

CRISPR/Cas 是細菌用來對抗病毒的眾多武器之一。當感染發(fā)生時,病原體的 DNA 會穿透細胞,并且由于其序列與細菌的序列不同,Cas 蛋白會將其識別為外來遺傳物質(zhì)并將其切割。為了讓細菌更快地對病毒做出反應,細胞會儲存病原體 DNA 的片段——就像計算機防病毒軟件保存病毒特征的集合一樣——并將它們傳遞給下一代,這樣它的 Cas 就可以阻止進一步的攻擊。

2011-2013 年,來自不同實驗室(美國的 Jennifer Doudna、Emmanuelle Charpentier 和 Feng Zhang,以及立陶宛的 Virginijus Šikšnys)的團隊相互獨立地將 CRISPR/Cas 系統(tǒng)應用于將任意變化引入 DNA 序列的任務在人類和動物細胞中,使基因組編輯變得更加容易和高效。該系統(tǒng)的核心元素是“標記點”的向?qū)?RNA 和在該位置切割 DNA 的 Cas9 蛋白。然后細胞“修補傷口”,但已經(jīng)對遺傳密碼進行了更改。

問題是引導 RNA 靶向并不總是精確的,可能會誤導 Cas9。將 CRISPR/Cas 技術轉(zhuǎn)化為實用的高精度工具非常重要,尤其是在醫(yī)療干預方面。

由 Konstantin Severinov 領導的 Skoltech 研究人員使用深度學習、高斯過程和其他方法來使最佳引導 RNA 的選擇更加準確。該團隊制作了一組神經(jīng)網(wǎng)絡,即以矩陣的順序乘法實現(xiàn)的可訓練數(shù)學模型——具有復雜內(nèi)部結構的大型數(shù)字數(shù)組。一個神經(jīng)網(wǎng)絡能夠?qū)W習,因為它在被以一種特殊的方式在系統(tǒng)每次完成訓練模式的計算時間改變數(shù)字的形式“記憶”。該團隊在包含數(shù)萬個經(jīng)過實驗驗證的引導 RNA 的不同數(shù)據(jù)集上訓練模型,這些引導 RNA 在人類和動物細胞中表現(xiàn)出高精度。

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