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[出典] "Machine learning for design of degenerate Cas13a crRNAs using lassa virus as a model of highly variable RNA target" Leski TA, Spangler JR, Wang Z et al. Sci Rep 2023-04-20. https://doi.org/10.1038/s41598-023-33494-4 [著者所属] Center for Bio/Molecular Science & Engineering (U.S. Naval Research Laboratory)
 Cas13a-crRNAシステムを利用して進化系統樹上に広がっている多様なグループのどのメンバーかをYES/NOで判定する際にCas13aのコラテラル活性を活性化するためにCas13a必要最小限の縮退crRNAのセットの設計法を開発した [Figure 1引用右図の(a) 参照: 標的とするウイルス間のコンセンサス配列を、28 ntの長さでタイリングするcrRNAsのセット]
 はじめに、そうしたセットを実験的に同定したうえで、機械学習の一手法であるRuleFit を利用した。RuleFitを利用することで、コラテラル活性を引き出す縮退crRNAsセットの特異度を決定する一連の最も重要な (TOP) 属性を決定することが可能になり、特異度は、ミスマッチ (0 - 4) の総数に依存するが、ミスマッチ間の間隔とスペーサーの5'末端への近さも重要な属性であることを発見した。
 続いて、縮退crRNAセット候補を設計する予測アルゴリズムを開発し、単一の縮退crRNAセットで、交差反応を伴うことなくラッサウイルスの全ての系譜を検出可能なことを示した。
 
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