[出典] A Novel Hybrid CNN-SVR for CRISPR/Cas9 Guide RNA Activity Prediction. Zhang G, Dai Z, Dai X. Front Genet. 2020-01-08.
中山大学 (広州)の研究グループが、深層学習の手法CNNによるgRNAsの配列とエピゲノムの特徴抽出に、SVMに基づく回帰解析 (Support Vector Regression, SVR) による高次元な特徴空間からの分類器生成を組み合わせることで、4種類のヒト細胞株 [1]全てについて既存のgRNA活性予測プログラム[2]に優るプログラムを開発しhttps://github.com/Peppags/CNN-SVRから公開
- HCT116; HEK293T; HeLa; HL90
- DeepCRISPR; Seq-deepCpf1 [3]; sgRNA Designer; Spacer Scoring for CRISPR (SSC) [論文 / Webサイト]; WU-CRISPR [論文 / Webサイト]
- CRISPRメモ_2018/02/04 [第3項] CRISPR-Cpf1 gRNA活性予測精度を、深層学習(deep learning)により向上
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