CRISPR-BEasy: a free web-based service for designing sgRNA tiling libraries for CRISPR-dependent base editing screens
Notice bibliographique
Résumé
CRISPR-dependent base editing (BE) enables the modeling and correction of genetic mutations at single-base resolution. Base editing screens, where point mutations are queried en masse, are powerful tools to systematically draw genotype-phenotype associations and characterise the function of genes and other genomic elements. However, the lack of user-friendly web-based tools for designing base editing screens can hinder broad technology adoption. Here, we introduce CRISPR-BEasy (https://crispr-beasy.cerc-genomic-medicine.ca), a free, automated web-based server that streamlines the creation of single guide (sg)RNA tiling libraries for base editing screens. Researchers can provide their genes or genomic features of interest, their base editors of choice, and target sequences to act as positive and negative controls. The server designs and annotates sgRNA libraries by integrating custom code with publicly available tools such as crisprVerse and Ensembl's Variant Effect Predictor. CRISPR-BEasy provides downloadable results, including sgRNA on/off-target scores, predicted mutational outcomes per base editor, and intuitive interactive visualizations for data quality assessment. CRISPR-BEasy also provides a separate tool that assembles sgRNA libraries into oligonucleotides for cloning following the detailed protocol documented in the searchable web server manual. Together, CRISPR-BEasy ensures the seamless design of cloning-ready sgRNA libraries, seeking to democratise access to base editing screening technologies.
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.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,055 |
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 ».