CRISPR-GEM: A Novel Machine Learning Model for CRISPR Genetic Target Discovery and Evaluation

หลักฐานจากการศึกษาในห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง เป็นรากฐานที่ช่วยให้เข้าใจกลไกและศักยภาพก่อนการศึกษาในมนุษย์ต่อไป

• ระดับ A · หลักฐานทางคลินิกค่อนข้างแข็งแรง
• ระดับ B · หลักฐานทางคลินิกที่กำลังเติบโตและมีสัญญาณเชิงบวก
• ระดับ C · งานวิจัยในมนุษย์ระยะต้นที่กำลังสำรวจประโยชน์
• ระดับ D · รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง
• กำลังศึกษาเพิ่มเติม · หัวข้อใหม่ที่นักวิจัยกำลังสำรวจอย่างต่อเนื่อง

บทคัดย่อ (ต้นฉบับภาษาอังกฤษ)

CRISPR gene editing strategies are shaping cell therapies through precise and tunable control over gene expression. However, limitations in safely delivering high quantities of CRISPR machinery demand careful target gene selection to achieve reliable therapeutic effects. Informed target gene selection requires a thorough understanding of the involvement of target genes in gene regulatory networks (GRNs) and thus their impact on cell phenotype. Effective decoding of these complex networks has been achieved using machine learning models, but current techniques are limited to single cell types and focus mainly on transcription factors, limiting their applicability to CRISPR strategies. To address this, we present CRISPR-GEM, a multilayer perceptron (MLP) based synthetic GRN constructed to accurately predict the downstream effects of CRISPR gene editing. First, input and output nodes are identified as differentially expressed genes between defined experimental and target cell/tissue types, respectively. Then, MLP training learns regulatory relationships in a black-box approach allowing accurate prediction of output gene expression using only input gene expression. Finally, CRISPR-mimetic perturbations are made to each input gene individually, and the resulting model predictions are compared to those for the target group to score and assess each input gene as a CRISPR candidate. The

ระดับหลักฐาน

หลักฐานจากการศึกษาในห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง เป็นรากฐานที่ช่วยให้เข้าใจกลไกและศักยภาพก่อนการศึกษาในมนุษย์ต่อไป

ดูงานวิจัยทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง

กรองห้องสมุดงานวิจัยด้วยชื่อเรื่อง ชื่อผู้เขียน หรือปีที่ตีพิมพ์ของงานวิจัยนี้