这里有两篇「AI+基因编辑」相关研究

当前，生命科学与医学的前沿研究都离不开基因编辑，碱基技术的出现让基因编辑变得更加可操作。然而其编辑部位碱基的准确性，以及编辑部位上下文序列对编辑的影响，一直是困扰研究人员的问题。这关系到基因编辑是否能够成功，也会影响基因治疗的临床效果。

来自苏黎世大学的研究人员建立了一种基于注意力的深度学习算法 BE-DICT，该算法能够高精度地预测碱基编辑结果。

该研究以「Predicting base editing outcomes with an attention-based deep learning algorithm trained on high-throughput target library screens」为题，于2021 年 8月 25 日发布在《Nature Communications》。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-021-25375-z

同样，国内的研究人员也在这方面研究中取得了重大进展。来自中科院与农科院的研究人员报告了一个具有高效率和保真度的工程化 C-to-G 碱基编辑器（BE），其修改的目标序列的上下文可通过机器学习方法进行预测。同时还开发了一个深度学习模型，可以准确预测具有特定序列上下文的目标位点的 OPTI-CGBE 编辑结果。

该研究以「Optimization of C-to-G base editors with sequence context preference predictable by machine learning methods」为题，于2021 年 8 月 12 日发布在《Nature Communications》。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-021-25217-y

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