Navitas/Optimus: A Novel Computational Tool for enhanced CRISPR/Cas Genome Editing
Notice bibliographique
Résumé
Clinical trials have begun using CRISPR/Cas genome editing to treat certain diseases, making safety a top priority. The CRISPR/Cas system is an efficient and versatile approach to gene editing, using a single guide RNA (sgRNA) to induce precise DNA modifications. However, screening sgRNAs for efficacy and specificity is time-consuming and resource-intensive. To streamline this process, we present Navitas/Optimus, a novel computational tool that predicts the optimal sgRNA for a given target sequence. Navitas features a unique approach of not differentiating between on- and off-target activity, and employs a combination of Machine Learning models, including XGBoost, Linear Regression, Random Forest, and Feedforward Neural Network (FNN), with FNN performing the best overall. The results of Navitas, which utilized FNN, are further optimized by data augmentation. Optimus, an Evolutionary Algorithm (EA), optimizes the prediction of the optimal sgRNA given a target DNA sequence using Navitas as its fitness function. Navitas/Optimus has the potential to contribute to the field of genome editing by offering a novel way of predicting the optimal sgRNA for a given target sequence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».