Precision CRISPR editing

清脆的 基因组编辑 Cas9 计算生物学 引导RNA 生物 CRISPR干扰 计算机科学
作者
Steve Mao
出处
期刊:Science [American Association for the Advancement of Science]
卷期号:363 (6424): 242-243
标识
DOI:10.1126/science.363.6424.242-e
摘要

Biotechnology The most popular gene-editing tool, CRISPR-Cas9, generates breaks in the genome that are subsequently repaired by a mix of cellular pathways. Yet, the repair outcomes are not random. Using machine-learning algorithms to analyze large amounts of Cas9-mediated, genome-wide editing events in a range of cells, Shen et al. , Allen et al. , and Chakrabarti et al. uncovered sequence determinants of repair outcomes and devised rules to predict editing products. These findings provide insights into the repair process and instruct the design of guide RNAs to achieve more precise editing. Nature 563 , 646 (2018). Nat. Biotechnol. 37 , 64 (2019). Mol. Cell 10.1016/j.molcel.2018.11.031 (2018).
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