Predicting CRISPR-Cas9 off-target effects in human primary cells using bidirectional LSTM with BERT embedding
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 Motivation Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats (CRISPR)-Cas9 system is a ground-breaking genome editing tool, which has revolutionized cell and gene therapies. One of the essential components involved in this system that ensures its success is the design of an optimal single-guide RNA (sgRNA) with high on-target cleavage efficiency and low off-target effects. This is challenging as many conditions need to be considered, and empirically testing every design is time-consuming and costly. In silico prediction using machine learning models provides high-performance alternatives. Results We present CrisprBERT, a deep learning model incorporating a Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) architecture to provide a high-dimensional embedding for paired sgRNA and DNA sequences and Bidirectional Long Short-term Memory networks for learning, to predict the off-target effects of sgRNAs utilizing only the sgRNAs and their paired DNA sequences. We proposed doublet stack encoding to capture the local energy configuration of the Cas9 binding and applied the BERT model to learn the contextual embedding of the doublet pairs. Our results showed that the new model achieved better performance than state-of-the-art deep learning models regarding single split and leave-one-sgRNA-out cross-validations as well as independent testing. Availability and implementation The CrisprBERT is available at GitHub: https://github.com/OSsari/CrisprBERT.
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