“`html
Роль ИИ в редактировании генома:
Искусственный интеллект значительно улучшает редактирование генома, декодируя сложные генетические данные и предсказывая результаты. Процесс начинается с сбора и предварительной обработки обширных генетических данных для обеспечения их качества. Затем следует выбор модели, где для более простых задач используются алгоритмы машинного обучения, а для сложных данных – модели глубокого обучения. Обучение включает надзорное обучение на размеченных наборах данных с итеративной настройкой параметров. Оптимизация доводит производительность модели до совершенства. Наконец, модели ИИ интегрируются в системы здравоохранения для разработки стратегий редактирования генов, разработки точных руководящих РНК, выбора оптимальных методов доставки и мониторинга результатов у пациентов.
AI-усовершенствованный дизайн gRNA для редактирования генома CRISPR/Cas:
Успех редактирования генома на основе CRISPR/Cas зависит от выбора эффективных последовательностей gRNA. Были разработаны различные модели машинного и глубокого обучения для оптимизации выбора gRNA. Техники, такие как машины опорных векторов (SVM) и градиентно-усиленные деревья (GBT), создали надежные модели для прогнозирования эффективности gRNA. Продвинутые инструменты, такие как TIGER CNN, точно прогнозируют эффективность gRNA, включая несоответствия, вставки и удаления. Модели, такие как CRISPRon и DeepHF, также улучшают точность дизайна gRNA для конкретных вариантов Cas9.
Источники:
translational-medicine.biomedcentral.com
“`
