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DeepCRISPR: optimized CRISPR guide RNA design by deep learning

清脆的 生物信息学 引导RNA 计算生物学 生物 亚基因组mRNA Cas9 鉴定(生物学) 基因组编辑 核糖核酸 计算机科学 人工智能 遗传学 基因 植物
作者
Guohui Chuai,Hanhui Ma,Jifang Yan,Ming Chen,Nanfang Hong,Dongyu Xue,Chi Zhou,Chenyu Zhu,Ke Chen,Bin Duan,Feng Gu,Sheng Qu,De-Shuang Huang,Jia Wei,Qi Liu
出处
期刊:Genome Biology [BioMed Central]
卷期号:19 (1): 80-80 被引量:580
标识
DOI:10.1186/s13059-018-1459-4
摘要

A major challenge for effective application of CRISPR systems is to accurately predict the single guide RNA (sgRNA) on-target knockout efficacy and off-target profile, which would facilitate the optimized design of sgRNAs with high sensitivity and specificity. Here we present DeepCRISPR, a comprehensive computational platform to unify sgRNA on-target and off-target site prediction into one framework with deep learning, surpassing available state-of-the-art in silico tools. In addition, DeepCRISPR fully automates the identification of sequence and epigenetic features that may affect sgRNA knockout efficacy in a data-driven manner. DeepCRISPR is available at http://www.deepcrispr.net/ .
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