crisp_bio

科学分野の比較的新しい論文と記事を記録しておくサイト: 主に、CRISPR生物学・技術開発・応用 (ゲノム編集, エピゲノム編集, 遺伝子治療, 分子診断/代謝工学, 合成生物学/進化, がん, 免疫, 老化, 育種 - 結果的に生物が関わる全分野) の観点から選択し、時折、タンパク質工学、情報資源・生物資源、新型コロナウイルスの起源・ワクチン・後遺症、機械学習・AIや研究公正からも選択

[注] この研究成果については、広島大学により詳細な日本語解説が用意されている [出典 1 参照]。このブログ記事のタイトルも、出典1から引用に準拠

  • 塩基エディターCBEに伴う意図しないRNA編集(RNAオフターゲット)を分析する「Pipeline for CRISPR-induced Transcriptome-wide Unintended RNA Editing:PiCTURE」を開発した。
  • RNAオフターゲット編集のデータを集積した上で、DNA言語モデル「DNABERT-2」事前学習モデルを利用して「PiCTURE」で解析したCBE特異的RNAオフターゲット配列でファインチューニングを実施することでCBE特異的RNAオフターゲットを予測する機械学習モデル「STL(別称:RNAOffScan v1)」と「SNL(別称:RNAOffScan v2)」を開発した。
  • さらに、RNAオフターゲット作用のAI予測ツールの活用例として、DBCLSの「RefEx」データベースと連携することで、CBEのRNAオフターゲットリスクを人体の組織や器官ごとに推定する新規ソフトウェア「Predicting RNA Off-target compared with Tissue-specific Expression for Caring for Tissue and Organ:PROTECTiO」を構築した。
[関連論文とcrisp_bio記事]
[出典] 
  1. 【研究成果】AIがDNAを読み解いてミスを防ぐ! ゲノム編集で起こり得るRNAへの影響を予測する新システムを開発. 広島大学. 2025-05-02. https://www.hiroshima-u.ac.jp/news/90112
  2. "Risk Prediction of RNA Off-Targets of CRISPR Base Editors in Tissue-Specific Transcriptomes Using Language Models" Nakamae K [..] Bono H. Int J Mol Sci. 2025-02-18. https://doi.org/10.3390/ijms26041723
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