[出典] "Using traditional machine learning and deep learning methods for on- and off-target prediction in CRISPR/Cas9: a review" Sherkatghanad Z, Abdar M, Charlier J, Makarenkov V. Brief Bioinformatics. 2023-04-20. https://doi.org/10.1093/bib/bbad131 [著者所属] U du Quebec a Montreal, Deakin U (Australia); 本文 20頁/参考文献 174件
CRISPR/Cas9のオンターゲットでの活性とオフターゲットでの活性を予測する機械学習と深層学習を包括的にレビュー
[構成]
はじめに
CRISPR/Cas9のベンチマークにもっとも良く利用されるデータセット [表1]
学習に向けたsgRNA-DNA配列のエンコーディング
従来型の機械学習モデルとその応用 [表2]
深層ニューラルネットワーク概観
深層学習モデルとその応用 [表4]
新たな配列エンコーディング戦略
特徴量抽出
クラス・リバランス技術
アテンション機構の利用
主たる結論
研究の課題と方向性
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