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工程化的环状 ADAR 募集 RNA 可提高体内和体外 RNA 编辑的效率和保真度
基因组编辑工具，如锌指核酸酶、转录激活因子样效应核酸酶、CRISPR-Cas 系统和 CRISPR-Cas 衍生物（胞嘧啶和腺苷碱基编辑器），已广泛应用于基因组操作，并显示出它们的治疗潜力。除了基因组编辑技术之外，RNA 碱基编辑技术也得到了开发 1 。由于 RNA 编辑是可逆的、可调控的，并且不会导致基因组的永久性改变，因此它在治疗应用中可能具有一定的优势。对于腺苷的 RNA 编辑，作用于 RNA 的腺苷脱氨酶 (ADAR) 家族的成员，如 ADAR1（异构体 p110 和 p150）和 ADAR2（参考文献 2、3），已被设计用于将腺苷 (A) 精确转化为肌苷 (I) 1 。 ADAR1/2 的催化底物是双链 RNA，ADAR1/2 的脱氨酶结构域负责 A 到 I 的 RNA 编辑 4、5。肌苷被识别为鸟苷 (G)，并在随后的细胞翻译过程中与胞苷 (C) 配对 3。为了实现靶向 RNA 编辑，ADAR 蛋白（或其脱氨酶结构域 ADAR DD）已与多种 RNA 靶向模块融合，例如 λ N 肽 6 – 8、SNAP 标签 9 – 13 和 Cas13 蛋白 14。此外，可以利用带有 R/G 基序的工程向导 RNA 与异位表达的 ADAR1 或 ADAR2 蛋白偶联来实现靶向 RNA 编辑 15 – 18。然而，外源编辑酶的异位表达与几个问题有关，包括基因组和/或 RNA 转录物的大量全局脱靶编辑 19 – 23 、免疫原性 24 – 27 、致癌性 28 – 30 和递送障碍 24 。 Stafforst 团队和我们自己报告的两种 RNA 编辑技术 RESTORE 31 和 LEAPER 32 利用内源性 ADAR 对 RNA 进行可编程编辑，而无需引入
机器学习策略识别：高保真度决策策略发现的范例
摘要 我们提出了一种新方法，称为机器学习策略识别 (MLSI)，以发现隐藏的决策策略。在这种方法中，我们首先根据一组被指示使用特定策略的参与者的选择和过程数据训练机器学习模型，然后使用训练后的模型识别一组新参与者所采用的策略。与大多数需要多次试验才能识别参与者策略的建模方法不同，MLSI 可以逐个试验区分策略。我们在三个实验中检查了 MLSI 的表现。在实验一中，我们在配对比较决策任务中向参与者传授三种不同的策略。最好的机器学习模型识别出参与者使用的策略，准确率超过 90%。在实验二中，我们将 MLSI 与多重测量最大似然 (MM-ML) 方法进行了比较，后者也能够在策略识别中整合多种类型的数据，结果发现 MLSI 的识别准确率高于 MM-ML。在实验三中，我们向在有利于非补偿策略（取其优）的任务环境中自由做出决策的参与者提供反馈。 MLSI 的逐次试验结果表明，在实验过程中，大多数参与者一开始会探索多种策略，但最终学会使用“选择最佳”策略。总体而言，我们的研究结果表明，MLSI 可以逐次识别隐藏策略，并且准确率很高，可与需要多次试验才能识别策略的其他方法相媲美。
金黄色葡萄球菌Cas9的高保真KKH变体...
1组合遗传学和合成生物学实验室，生物医学科学学院，香港大学，波克福姆大学，波克福兰，香港，中国香港，2，香港科学公园，香港科学公园，香港SAR，香港SAR，中国，3月wai waiu waiu for Reparative for Reparative for Reparative of Hem hem hem hem karitetka karitetka karitetka karittka Department of Medicine, LKS Faculty of Medicine, The University of Hong Kong, Pokfulam, Hong Kong SAR, China, 5 The Jockey Club Centre for Clinical Innovation and Discovery, LKS Faculty of Medicine, The University of Hong Kong, Pokfulam, Hong Kong SAR, China, 6 Department of Biomedical Sciences, City University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China, 7 Biotechnology and Health Centre, City University中国深圳的香港深圳研究所和8号电气和电子工程系
IDT_改进的 CRISPR-Cas9 HDR 方法，实现高效、高保真基因组编辑应用说明 (RUO21-0258_001 01/22)
gRNA（向导 RNA）：Cas9 使用的 CRISPR RNA（crRNA）包含 20 个碱基的原间隔元件和与 tracrRNA 互补的额外核苷酸。反式激活 CRISPR RNA（tracrRNA）与 crRNA 的互补区域杂交。组合的 crRNA 和 tracrRNA 与 Cas9 内切酶相互作用，激活编辑复合物以在目标基因组内的特定位点产生双链断裂。这 2 种天然 RNA 分子可以合成生成，用于基因组编辑实验。IDT 科学家已经修改了这些 RNA 的长度和组成，以优化基因组编辑效率，尤其是在与 CRISPR 核酸酶预先复合并以 RNP 形式递送到细胞时。或者，可以使用单向导 RNA（sgRNA）代替 crRNA 和 tracrRNA 的组合。sgRNA 包含通过发夹状环序列连接的 crRNA 和 tracrRNA 序列。向导 RNA（gRNA）可以是 crRNA：tracrRNA 复合物，也可以只是 sgRNA。
使用基于CRISPR的设计器外显子插入
使用基因编辑技术将大型DNA片段的精确精确插入到体细胞中，以标记或修饰内源性蛋白质仍然具有挑战性。由非同源末端连接途径产生的非特异性插入/删除（Indels）使过程容易出错。此外，插入物不容易移动。在这里，我们描述了一种称为Crisp R介导的E Xon（Crispie）的方法，该方法可以使用基于CRISPR/CAS9的编辑精确，可逆地标记内源性蛋白质。crispie插入了设计器供体模块，该模块由编码内含子序列的蛋白质序列的外显子组成，并将其内含子序列置于目标基因的内含子位置。插入连接处的Indels将被剪接，而mRNA几乎没有错误。我们使用Crispie在体内在哺乳动物神经元中荧光标记内源性蛋白，并以前未能达到的效率。我们证明了此方法广泛适用，并且以后可以轻易删除插入物。Crispie允许具有高保真，效率和灵活性的蛋白质序列插入。
激发态的量子保真度磁化率......
弯曲振动自由度的研究得益于其二维特性和两个明确的物理极限——线性和弯曲配置——以及中间配置——准线性物种，其特点是大振幅运动，使其具有丰富的光谱特征[1]。正或非单调的非谐性，后者与非刚性分子的 Birge-Sponer 图中 Dixon 凹陷的出现有关[2]，以及由于跨越线性壁垒附近的状态波函数中线性和弯曲特征的混合而导致的异常旋转光谱[3,4]，是准线性物种光谱中最显著的光谱特征。光谱方法的重大进步和发展使得人们能够通过实验获得多种分子物种的高弯曲泛音。通过这种方式，我们有可能获得实验光谱信息，从而研究能量接近线性势垒的系统 [5,6]。水 [7] 和 NCNCS [8–10] 的研究结果具有特别重要的意义。近年来，量子单值化概念最初由 Cushman 和 Duistermaat [11] 提出，后由 Child [12] 重新研究，对系统中的状态分配有很大帮助。由于状态与线性势垒的接近性，波函数的复杂性妨碍了正确的状态标记 [5–8,13]。这是从经典力学中借用的概念，它依赖于拓扑奇点，当系统能量大到足以探测局部鞍点或最大值时，就会发生拓扑奇点，从而阻止定义全局作用角变量 [14]。非刚性分子弯曲振动的理论建模需要特殊的工具，因为大振幅振动自由度会强烈耦合振动和转动自由度。Hougen-Bunker-Johns 弯曲哈密顿量 [15] 是该领域的一项开创性工作。这项工作后来扩展到半刚性弯曲哈密顿量 [16] 和一般半刚性弯曲哈密顿量 [17]。基于上述发展而产生的 MORBID 模型 [18] 目前是分析非刚性分子光谱的标准方法，其中需要同时考虑转动和振动自由度，以便建模实验项值并分配量子标签。代数方法，尤其是振动子模型，是分子光谱建模的传统积分微分方法的替代方法。该模型基于对称性考虑，并严重依赖于李代数的性质[ 19 ]。振子模型 (VM) 属于一类模型，该类模型将 U(n+1) 代数指定为 n 维问题的动力学或谱生成代数 [20]。类似的模型已成功应用于强子结构 [21,22] 和原子核 [23–25] 的建模。在 Iachello 引入的原始振子模型形式中，双原子分子种类的回旋振动激发被视为集体玻色子激发 [26]，由于相关自由度的矢量性质，动力学代数为 U(3+1)=U(4) [25,27]。弯曲振动的二维性质以及简化振子模型形式以有效处理多原子系统的需要，自然而然地导致了二维极限振子模型（2DVM）的制定[28，29]。2DVM 定义的形式能够模拟弯曲自由度的线性和弯曲极限情况，以及表征中间情况的大振幅模式[30-33]。本研究中使用的代数哈密顿量的四体算符的扩展已于最近发表[34]。2DVM 还用于耦合弯曲器[28，35-37]、拉伸弯曲相互作用[38-41]和异构化反应中的过渡态[42]的建模。
高保真 Cas13 变体用于靶向 RNA 降解，且副作用最小
CRISPR-Cas13 系统最近已用于各种生物体的靶向 RNA 降解。然而，旁观者 RNA 的附带降解已成为其体内应用的主要障碍。我们设计了一种双荧光报告系统，用于检测附带效应并筛选哺乳动物细胞中的 Cas13 变体。在 200 多种工程变体中，几种 Cas13 变体（包括 Cas13d 和 Cas13X）表现出有效的靶向活性，但附带活性明显降低。此外，这些变体不存在由 Cas13 诱导的转录组范围的脱靶和细胞生长停滞。重要的是，高保真 Cas13 变体表现出与野生型 Cas13 相当的 RNA 敲低活性，但在转基因小鼠和腺相关病毒介导的体细胞靶向中没有可检测到的附带损伤。因此，现在可以使用附带效应最小的高保真 Cas13 变体来在基础研究和治疗应用中靶向降解 RNA。
第 11 讲 追踪距离和保真度
迹距的操作意义在于概率区分性。假设我们的目的是区分一个概率为p的事件P和概率为q的事件Q。一个最普遍的策略是，当j发生时，我们以概率f(j)和1-f(j)将其判断为P和Q，其中f(j)∈[0,1]。那么成功概率为“
通过机器学习的基准测试量子断层扫描完整性和保真度
摘要我们训练卷积神经网络，以预测一组测量值是否在信息上完成，以唯一地重建任何给定的量子状态，而没有先前的信息。此外，我们基于此测量集进行了实力基准测试，而无需明确执行州断层扫描。网络经过训练，以认识到内容的实现和可靠的信息完整性措施。通过逐渐积累的测量和数据，这些受过训练的卷积网络可以通过加速运行时计算并大大降低实验中的系统漂移来有效地建立一个压缩量子状态表征方案。我们通过为大小的空间模式和多光子系统提供实验结果来确保这种机器学习方法的潜力。当网络接受来自实际实验数据的其他自举训练集训练时，这些预测将进一步改善。使用Hermite – Gaussian来源的逼真的梁透明位移误差模型，我们进一步证明，通过训练有素的网络，通过训练有素的网络使用培训时间降低了认证时间的降低顺序，从而大大提高了使用这些来源的大规模量子处理器的计算产率，然后才能确定这些来源。