A generalizable Cas9/sgRNA prediction model using machine transfer learning with small high-quality datasets
Notice bibliographique
Résumé
The CRISPR/Cas9 nuclease from Streptococcus pyogenes (SpCas9) can be used with single guide RNAs (sgRNAs) as a sequence-specific antimicrobial agent and as a genome-engineering tool. However, current bacterial sgRNA activity models struggle with accurate predictions and do not generalize well, possibly because the underlying datasets used to train the models do not accurately measure SpCas9/sgRNA activity and cannot distinguish on-target cleavage from toxicity. Here, we solve this problem by using a two-plasmid positive selection system to generate high-quality data that more accurately reports on SpCas9/sgRNA cleavage and that separates activity from toxicity. We develop a machine learning architecture (crisprHAL) that can be trained on existing datasets, that shows marked improvements in sgRNA activity prediction accuracy when transfer learning is used with small amounts of high-quality data, and that can generalize predictions to different bacteria. The crisprHAL model recapitulates known SpCas9/sgRNA-target DNA interactions and provides a pathway to a generalizable sgRNA bacterial activity prediction tool that will enable accurate antimicrobial and genome engineering applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».