CRISPR‐Net: A Recurrent Convolutional Network Quantifies CRISPR Off‐Target Activities with Mismatches and Indels
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The off‐target effects induced by guide RNAs in the CRISPR/Cas9 gene‐editing system have raised substantial concerns in recent years. Many in silico predictive models have been developed for predicting the off‐target activities; however, few are capable of predicting the off‐target activities with insertions or deletions between guide RNA and target DNA sequence pair. In order to fill this gap, a recurrent convolutional network named CRISPR‐Net is developed for scoring the gRNA‐target pairs with mismatches and indels; and a machine‐learning based model named CRISPR‐Net‐Aggregate is also developed for aggregating the scores as the consensus off‐target score for each potential guide RNA. It is demonstrated that CRISPR‐Net achieves competitive performance on CIRCLE‐Seq and GUIDE‐seq datasets with indels and mismatches, outperforming the state‐of‐the‐art off‐target prediction methods on two independent mismatch‐only datasets. The CRISPR‐Net‐Aggregate also surpasses a competing method on the aggregation task. Moreover, a two‐stage sensitivity analysis is introduced to visualize the CRISPR‐Net prediction on the gRNA‐target pair of interest, demonstrating how implicit knowledge encoded in CRISPR‐Net contributes to the accurate off‐target activity quantification. Finally, the source code is made available at the Code Ocean repository ( https://codeocean.com/capsule/9553651/tree/v1 ).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle