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最初发表于：Heeb，Laura V；塔斯科帕兰，贝图尔；卡特苏拉斯（Katsoulas），安东尼奥斯（Antonios）；贝芬格，米哈尔；克拉维恩，皮埃尔-阿兰；狗头人，塞巴斯蒂安；古普塔，
免疫抑制分子程序性细胞死亡配体 1 (PD-L1) 已被证明在自身免疫、感染和癌症等病理中发挥作用。PD-L1 不仅在癌细胞上表达，而且在未转化宿主细胞上的表达也与癌症进展有关。小鼠系统中 PD-L1 缺陷的产生使我们能够专门研究 PD-L1 在生理过程和疾病中的作用。最通用且最易于使用的位点特异性基因编辑工具之一是 CRISPR/Cas9 系统，它基于 RNA 引导的核酸酶系统。与其前身锌指核酸酶或转录激活因子样效应核酸酶 (TALEN) 类似，CRISPR/Cas9 催化双链 DNA 断裂，这可能导致由于非同源末端连接 (NHEJ) 的随机核苷酸插入或缺失而导致的移码突变。此外，尽管不太常见，但 CRISPR/Cas9 可以在存在合适模板的情况下通过同源定向修复 (HDR) 导致插入确定的序列。在这里，我们描述了使用 CRISPR/Cas9 在小鼠 C57BL/6 背景下敲除 PD-L1 的方案。外显子 3 的靶向结合 HindIII 限制位点的插入会导致过早终止密码子和功能丧失表型。我们描述了靶向策略以及创始者筛选、基因分型和表型。与基于 NHEJ 的策略相比，所提出的方法可产生具有与 NHEJ 相当的效率和时间线的确定终止密码子，生成方便的创始者筛选和基因分型选项，并且可以快速适应其他目标。
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许多公司提供 AI 驱动的软件平台，用于对临床测序数据（例如 NGS、WES、WGS）进行基因组分析和解释，例如使用 VCF 文件作为输入（表 1）。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习（例如 ISOWN）、机器学习（例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq）、卷积神经网络（例如 Clairvoyante）、深度卷积神经网络（例如 DeepSea）、深度循环神经网络（例如 Deep Nano）、深度神经网络（例如 DANN）和人工神经网络（例如 Skyhawk）的基于 AI 的变异调用算法（一些可免费获得），这些算法最近都得到了调查和评论（Bohannan and Mitrofanova 2019；Karimnezhad et al 2020；Koboldt 2020；Liu et al 2019；Xu 2018）。
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