[出典] "CRISPRtracrRNA: robust approach for CRISPR tracrRNA detection" Mitrofanov A, Ziemann M, Alkhnbashi OS, Hess WR, Backofen R. Bioinformatics 2022-09-18. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac466 [著者所属] University of Freiburg, King Fahd University of Petroleum and Minerals；プログラム入手先 https://github.com/BackofenLab/CRISPRtracrRNA
著者らは今回、Cas9-sgRNA複合体の異なる構成要素からの
エビデンスを組み合わせてCRISPRtracrRNA検出パイプラインを構築した [Fig. 1引用右図参照]が、その中核は、実験的に検証されたtracrRNAの配列-構造アライメントから共分散モデルを介して新たに開発した構造モデルである。さらに、tracrRNAの転写に必要なターミネーターシグナルと、CRISPRアレイの反復配列とtracrRNAの5'部分との間のRNA-RNA相互作用を決定した。反復配列はMLベースのアプローチ（CRISPRidenify）により検出される。さらに、CRISPRtracrRNAを介して、Cas9（II型CRISPRシステム）およびCas12（V型CRISPRシステム）のエフェクタータンパク質を含むカセットを検出することが可能である。
エビデンスを組み合わせてCRISPRtracrRNA検出パイプラインを構築した [Fig. 1引用右図参照]が、その中核は、実験的に検証されたtracrRNAの配列-構造アライメントから共分散モデルを介して新たに開発した構造モデルである。さらに、tracrRNAの転写に必要なターミネーターシグナルと、CRISPRアレイの反復配列とtracrRNAの5'部分との間のRNA-RNA相互作用を決定した。反復配列はMLベースのアプローチ（CRISPRidenify）により検出される。さらに、CRISPRtracrRNAを介して、Cas9（II型CRISPRシステム）およびCas12（V型CRISPRシステム）のエフェクタータンパク質を含むカセットを検出することが可能である。
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