[出典] "C-SVR Crispr: Prediction of CRISPR/Cas12 guideRNA activity using deep learning models"
Sa'idAmeen Z, Ozsoz M, Mubarak AS, Turjman FA, Serte S. Alex Eng J 2021-02-27. https://doi.org/10.1016/j.aej.2021.02.007
　Near East University (Cyprus)の研究チームの成果。

• Convolutional Neural Network (CNN)を、畳み込み層 (convolution layer)の深さと、フィルターのカーネル・サイズを調整することで、最適化した上で、伝統的な機械学習法である重回帰分析 (Multiple Linear Regression, MLR), CNN, およびCNNとSVRのハイブリッドモデルの３種類について、Cas12aのgRNAsの活性 (indel頻度)予測性能を比較した。
• スピアマン相関解析から、ハイブリッドモデルが他の最先端モデル 2種類[1, 2]に対して51%または40%優ると判定した。
• ハイブリッドモデルにより、SARS-CoV-2の検出に最適なgRNAを選択する基盤となる各gRNAsがSARS-CoV-2にindelsを誘導する頻度を予測した。

　[比較対象とした深層学習モデル]

• 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. https://crisp-bio.blog.jp/archives/6951022.html
• CRISPRメモ_2019/06/19-1 [第3項] 深層学習によりCRISPR-Cpf1のオンターゲット編集活性とオフターゲット編集発生を予測. https://crisp-bio.blog.jp/archives/18404549.html