AI melhorou o trabalho do editor do genoma, предсказав resultados
Source:Com o editor do genoma CRISPR-Cas9 já é muito bom aprendemos a lidar. No entanto, quando um muito bom conhecimento da tecnologia e dos princípios de seu trabalho, o resultado, que acontece durante a edição, nem sempre é previsível. Esta relacionado com as características do próprio processo de edição e é o resultado aprendeu a prever a inteligência artificial, ainda mais forte, melhorando a eficácia do método de edição do genoma.
Para começar, gostaria de explicar qual é o principal problema. Estranhamente, diretamente editor do genoma é quase nada. A proteína Cas9 neste caso executará a função de lâminas e corta um componente necessário do genoma. Mas depois em "espaço em branco" precisa de inserir um outro componente. Aqui é usado matriz de DNA, que, se explicar, em linguagem simples, atuando como um "doador" de materiais. Este processo tem o nome de reparation de DNA. Existem outros sistemas que trabalham em схожему princípio, na ausência de matriz de DNA, mas é nelas que reside o problema: após o seu trabalho no lugar da substituição de material genético podem ficar deleções (grosseiramente falando, falta de fases). O resultado de tais intervenções anteriormente, foi possível calcular apenas empiricamente.
Como transmite os editores da revista Nature, um grupo de cientistas do Massachusetts Institute of technology (MIT) desenvolveu um programa baseado em inteligência artificial, que calcula o resultado de alterações do genoma. AI é capaz de informar qual é a seqüência formada no local da intervenção após a edição, bem como, no mínimo, em 50% dos casos, indica-se se após a conclusão da operação de ficar deleções. Além disso, se utilizar IA para a previsão de todas as etapas, você pode aumentar a precisão das previsões de até 5-11%, e este é um resultado muito bom.
A fim De ensinar-IA prever o resultado de intervenções no genoma, os cientistas criaram uma biblioteca a partir de 2000 as guias de RNA para a Cas9 (é o RNA indica o esquilo, onde você tem que cortar a molécula). Diante deles escolhido foi o 14, que possam, após a reparação de causar excesso de nucleotídeo e, em seguida, AI escolhi aqueles que mais frequentemente provocam erros de reparação. Com base nesses dados, foi construído um "modelo de comportamento", que já foi utilizado para outras operações. Os cientistas já conseguiram de forma eficiente e sem manifestações de efeitos colaterais editar mutação em células com síndrome de Alemão-Пудлака e doença Менекса.
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