當研究人員首次將 CRISPR 設計為細菌、植物、動物和人類細胞的基因編輯技術(shù)時，它最終成為了一場獲得諾貝爾獎的革命。該技術(shù)的潛力巨大，從治愈遺傳疾病到在農(nóng)業(yè)和工業(yè)生物技術(shù)中的應用，但也存在挑戰(zhàn)。
一個這樣的挑戰(zhàn)包括選擇一種所謂的 gRNA 分子，該分子應該被設計成將 Cas9 蛋白引導到 DNA 中的正確位置，在那里它將進行與基因編輯相關(guān)的切割。
“通常情況下，有多種可能的 gRNA，它們的效率并不相同。因此，挑戰(zhàn)在于選擇少數(shù)高效的，這正是我們的新方法所做的，”生物醫(yī)學系副教授 Yonglun Luo 說在奧胡斯大學。
新方法是根據(jù)研究人員的新數(shù)據(jù)和算法實現(xiàn)而開發(fā)的，該算法可以預測哪些 gRNA 最有效地工作。
“通過將我們自己的數(shù)據(jù)與公開可用的數(shù)據(jù)相結(jié)合，并包括關(guān)于 gRNA、DNA 和 CRISPR-Cas9 蛋白之間分子相互作用的知識，我們成功地開發(fā)了一種更好的方法，”獸醫(yī)和動物系教授 Jan Gorodkin 說哥本哈根大學的科學。
數(shù)據(jù)，深度學習分子相互作用
Jan Gorodkin 與 Giulia Corsi 和 Christian Anthon 的研究小組與 Yonglun Luo 的研究小組合作，以取得新的成果。該研究的實驗部分由羅的團隊進行，而戈羅德金的團隊則率先進行了計算機建模。
“在我們的研究中，我們量化了 10,000 多個不同位點的 gRNA 分子的效率。這項工作是使用大規(guī)模、高通量的基于文庫的方法實現(xiàn)的，這是傳統(tǒng)方法無法實現(xiàn)的，”Yonglun Luo 說。
研究人員將他們關(guān)于數(shù)據(jù)生成的出發(fā)點放在讓病毒一次在一個細胞中表達 gRNA 和合成靶位點的概念中。合成的目標位點與基因組中相應的目標位點具有完全相同的 DNA 序列。因此，這些合成目標位點被用作所謂的替代目標位點來捕獲 CRISPR-Cas9 編輯效率。他們與 BGI-Research 的 Lars Bolund 再生醫(yī)學研究所和哈佛醫(yī)學院的同事一起，為 10,000 多個 gRNA 生成了高質(zhì)量的 CRISPR-Cas9 活性。
標簽： CRISPR基因編輯
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