Mitigating the Off-target Effects in CRISPR/Cas9-mediated Genetic Editing with Bioinformatic Technologies
Notice bibliographique
Résumé
The biological and clinical fields have recognized the CRISPR/Cas9 (clustered regularly interspaced short palindromic repeat/CRISPR associated protein 9) system as a precise and efficient tool for editing the genome. Despite its merits, the system poses crucial challenges, notably the off-target effects which could lead to unintended mutations - a substantial impediment for clinical applications that may potentially compromise the validity of research and the safety of therapeutic applications. Bioinformatics plays a pivotal role in mitigating this risk. Utilizing more refined bioinformatic tools and algorithms, researchers can reduce off-target mutations remarkably. These instruments, powered by machine learning and computational modelling, are able to predict off-target effects and provide aid for the design of more efficient sgRNA. Despite these advancements, it remains crucial to continue to focus on the improvement and assessment of such bioinformatics strategies. This review aims to holistically explore the mechanism and applications of CRISPR/Cas9 genome editing, its off-target effects, and the consequent impacts, along with the potential of bioinformatics techniques to identify off-target risks and facilitate sgRNA design. This review will also incorporate a clinical trial on HIV-1 treatment as a case study to highlight the potential of bioinformatics in devising solutions to mitigate the potential off-target effects of CRISPR/Cas9-mediated genetic editing.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».