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基于多尺度卷积神经网络的CRISPR/Cas9脱靶预测方法 被引量：1
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作者 谢焕增 黄凌泽 +1 位作者 罗烨 张桂珊 《生物工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期858-876,共19页
规律成簇的间隔短回文重复序列/CRISPR相关蛋白9(clustered regularly interspaced palindromic repeats/CRISPR-associated protein 9,CRISPR/Cas9)是新一代基因编辑技术,该技术依靠单向导RNA识别特定基因位点,并引导Cas9核酸酶对特定... 规律成簇的间隔短回文重复序列/CRISPR相关蛋白9(clustered regularly interspaced palindromic repeats/CRISPR-associated protein 9,CRISPR/Cas9)是新一代基因编辑技术,该技术依靠单向导RNA识别特定基因位点,并引导Cas9核酸酶对特定位点进行编辑。然而,该技术存在脱靶效应限制了其发展。近年来,运用深度学习辅助CRISPR/Cas9脱靶预测研究是一个新兴的思路,有助于研究者实现更高效安全的基因编辑和基因治疗。而现有的深度学习模型对脱靶预测的准确性仍有提高空间。为此,本文基于多尺度卷积神经网络提出CnnCRISPR模型预测CRISPR/Cas9的脱靶情况。首先,将向导RNA和DNA序列分别进行独热编码,再将两个二值矩阵按位进行或运算。其次,将编码后的序列输入基于Inception模块的网络进行训练和验证分析。最后,输出向导RNA和DNA序列对的脱靶情况。在公开数据集上的实验结果表明,CnnCRISPR模型的性能优于现有的深度学习脱靶预测模型,为脱靶问题的研究提供了有效且可行的方法。 展开更多
关键词 CRISPR/Cas9 脱靶效应 多尺度卷积神经网络
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