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合成SGRNA套件 - Net
请访问Synthego.com/Resources找到建议的转染协议。步骤4：分析敲除效率合成的推断CRISPR编辑（ICE）是一种免费的在线工具，可简单地使用Sanger序列数据对基因组编辑进行易于定量评估。该软件比较了从编辑和未编辑的细胞库中分离出的基因组DNA产生的扩增子的序列轨迹。该工具可在Ice.synthego.com上找到。基因组DNA制备，冰分析和克隆分离的方案可在Synthego.com/resources上获得。
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一个时空可解释的模型，用于预测 sgRNA 的...
摘要背景：为避免脱靶效应，越来越多具有更高特异性的Cas9变体被开发出来，这带来了大量的实验数据。传统的机器学习在这些数据集上表现不佳，而基于深度学习的方法往往缺乏可解释性，这使得研究人员不得不在准确性和可解释性之间做出权衡。有必要开发一种方法，不仅在性能上可以与基于深度学习的方法相匹配，而且具有良好的可解释性，可以与传统的机器学习方法相媲美。结果：为了克服这些问题，我们提出了一种基于深度学习的本质上可解释的方法来预测靶向活性，称为AttCRISPR。AttCRISPR的优势在于使用集成学习策略将可用的基于编码的方法和基于嵌入的方法堆叠在一起，具有很强的可解释性。与使用WT-SpCas9，eSpCas9（1.1），SpCas9-HF1数据集的现有技术方法相比，AttCRISPR在几个公共数据集上分别可以达到0.872、0.867、0.867的平均Spearman值，优于这些方法。此外，得益于两个注意模块——一个是空间注意模块，一个是时间注意模块，AttCRISPR具有良好的可解释性。通过这些模块，我们可以在全局和局部层面理解AttCRISPR做出的决策，而无需其他事后解释技术。结论：通过训练后的模型，我们在全局层面揭示了每个数据集中sgRNA（短向导RNA）序列上每个位置依赖性核苷酸的偏好。而在局部层面，我们证明了AttCRISPR的可解释性可用于指导研究人员设计具有更高活性的sgRNA。
通过优化SGRNA ...
摘要aflysam/crispra系统最近已成为果蝇果蝇（Drosophila Melanogaster）的功能性研究的强大工具。该系统包括GAL4/UAS驱动的DCAS9激活剂和U6促进器控制的SGRNA。建立了超过其他组合的DCAS9激活剂，以进一步提高靶向激活剂的效率，我们系统地优化了SGRNA的参数。有趣的是，发现最有效的SGRNA在转录起始位点（TSS）上游的-150bp到-450bp的区域积累，并且激活效率显示与SGRNA靶向序列的GC含量的正阳性相关性很强。此外，目标区域主要是GC含量，因为SGRNA的靶向区域超过-600BP，即使含有75％的GC，TSS的SGRNA都会降低效率。令人惊讶的是，当将靶向sgrNA的活性与DNA链的活性进行比较时，靶向非模板链的SGRNA靶向均优于互补的模板链，无论是在细胞和体内。总而言之，我们定义了SGRNA设计的标准，这将极大地促进CRISPRA在功能奖励研究中的应用。
在sgrna的硅设计中用于CRISPR/CAS9介导的...
快速碱化因子（RALFS）是植物中存在的普遍存在的富含半胱氨酸的肽。它们在各种过程中充当激素信号的功能，包括细胞生长，根部伸长和受精。ralf肽还可以充当植物免疫反应的负调节剂，从而抑制信号受体复合物的形成以进行免疫激活。在Fragaria×Ananassa中，Faralf33基因的沉默在防御真菌病原体Coltetotrichum acutatum中起关键作用。在这项研究中，在硅中设计了单个指南RNA（SGRNA），用于群集间隔间隔短的短静脉体重复序列/CRISPR-相关的（CRISPR/CAS）9介导的Faralf33基因诱变，以减少Ananassa的Ananassa。faralf33与其他植物物种的同源RALF33序列进行了比较，表明Faralf33的氨基酸序列还列出了Rrila蛋白水解位点中已知的Ralf肽的典型序列，除了Faralf33与Fvralf33一起提出的紧密聚类。在线工具Chopchop为Faralf33基因提供了73次命中，选择了两个用于诱变的SGRNA序列，Sgrna 1（5'-cgactctcccatctctctctctcttggact-3'）和sgrna 2（5'-gcaagcaagcaagcaAgcaAcgaCgggCagcgAgcGatca-3'）。所选SGRNA的预测二级结构在靶向诱变中提出了有效的结构。用于CRISPR/CAS9介导的FARALF33基因诱变的PCAS9-TPC-GFP-2XSGRNA载体是在具有两个SGRNA序列（带有两个SGRNA序列（带有拟南芥thaliana u6-26启动子）和绿色荧光蛋白质标记物的硅中设计的。
CRISPR-M：使用多...
使用CRISPR-CAS9系统在目标部位进行基础取代是一种用于基因组编辑的典型技术，具有在基因治疗和农业生产力中应用的潜力。当CRISPR-CAS9系统使用指导RNA将Cas9内核酶引导到目标位点时，它可能会误导到潜在的脱靶位点，从而导致意外的基因组编辑。尽管已经提出了几种计算方法来预测脱靶效应，但仍有提高脱靶效应能力的空间。在本文中，我们提出了一种有效的方法，称为CRISPR-M，采用新的编码方案和一种新型的多视图深度学习模型，以预测含有indels和不匹配的目标位点的tar-tar- fet效应。crispr-m利用卷积神经网络和双向长期记忆复发性神经网络来构建三支分支网络，以朝着多视图构建。与现有方法相比，CRISPR-M显示出在实际世界数据集上运行的显着性能优势。此外，在多个指标下对CRISPR-M的实验分析揭示了其提取特征并验证其对SGRNA脱离目标效应预测的优势的能力。
PINK1 基因突变通过成对截短的 sgRNA/Cas9 实现
PTEN 诱导激酶 I (PINK1) 突变会导致人类早发性帕金森病 (PD)，并伴有选择性神经退行性病变。然而，目前 PINK1 基因敲除的小鼠和猪模型无法重现 PD 患者中观察到的典型神经退行性表型。这表明，在非人类灵长类动物 (NHP) 中生成与人类相近的 PINK1 疾病模型对于研究 PINK1 在灵长类动物大脑中的独特功能至关重要。配对单向导 RNA (sgRNA)/Cas9-D10A 切口酶和截短的 sgRNA/Cas9 均可以减少脱靶效应而不影响靶向编辑，是 CRISPR/Cas9 系统中用于建立疾病动物模型的两种优化策略。在这里，我们结合了这两种策略，将Cas9-D10A mRNA和两个截短的sgRNA注射到单细胞阶段的食蟹猴受精卵中，以靶向PINK1基因。我们实现了精准、高效的基因