Predicting prime editing efficiency and product purity by deep learning

素数(序理论) 计算机科学 产品(数学) 人工智能 自然语言处理 数学 组合数学 几何学
作者
Nicolas Mathis,Ahmed Allam,Lucas Kissling,Kim Fabiano Marquart,Lukas Schmidheini,Cristina Solari,Zsolt Balázs,Michael Krauthammer,Gerald Schwank
出处
期刊:Nature Biotechnology [Nature Portfolio]
卷期号:41 (8): 1151-1159 被引量:74
标识
DOI:10.1038/s41587-022-01613-7
摘要

Prime editing is a versatile genome editing tool but requires experimental optimization of the prime editing guide RNA (pegRNA) to achieve high editing efficiency. Here we conducted a high-throughput screen to analyze prime editing outcomes of 92,423 pegRNAs on a highly diverse set of 13,349 human pathogenic mutations that include base substitutions, insertions and deletions. Based on this dataset, we identified sequence context features that influence prime editing and trained PRIDICT (prime editing guide prediction), an attention-based bidirectional recurrent neural network. PRIDICT reliably predicts editing rates for all small-sized genetic changes with a Spearman’s R of 0.85 and 0.78 for intended and unintended edits, respectively. We validated PRIDICT on endogenous editing sites as well as an external dataset and showed that pegRNAs with high (>70) versus low (<70) PRIDICT scores showed substantially increased prime editing efficiencies in different cell types in vitro (12-fold) and in hepatocytes in vivo (tenfold), highlighting the value of PRIDICT for basic and for translational research applications. The design of prime editing guide RNAs is optimized by deep learning.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
上官若男应助zzz采纳,获得10
刚刚
1秒前
1秒前
mao305完成签到,获得积分10
1秒前
千寻完成签到,获得积分10
2秒前
冷静剑鬼发布了新的文献求助10
3秒前
小蜗发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
陈隆发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
5秒前
6秒前
Yu发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
顾矜应助TCB采纳,获得10
7秒前
8秒前
louis136116完成签到,获得积分10
8秒前
御风发布了新的文献求助10
8秒前
端庄卿完成签到 ,获得积分10
8秒前
隋同学完成签到,获得积分10
9秒前
张经纬发布了新的文献求助10
9秒前
默默诗筠完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
Chhhhhu完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
11秒前
包容含灵关注了科研通微信公众号
11秒前
跳跃保温杯完成签到,获得积分20
11秒前
羽言发布了新的文献求助10
11秒前
晴天完成签到 ,获得积分10
12秒前
14秒前
混子华完成签到,获得积分10
14秒前
大力向南完成签到,获得积分10
14秒前
荧123456发布了新的文献求助10
15秒前
ahua15s发布了新的文献求助10
15秒前
高文雅发布了新的文献求助10
15秒前
讠哈哈完成签到,获得积分20
16秒前
TomatoPan完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
wanci应助zzz采纳,获得10
16秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3970172
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514982
关于积分的说明 11176568
捐赠科研通 3250212
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795198
邀请新用户注册赠送积分活动 875702
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 805004