ディープラーニングはCRISPR–Cpf1のガイドRNA活性の予測を改善する

今回我々は、AsCpf1のガイドRNAの活性を予測する2つのアルゴリズムを紹介する。標的配列1万5000か所の挿入や欠失（インデル）の頻度を、畳み込みニューラルネットワークに基づくディープラーニング（深層学習）のフレームワークに適応して、Seq-deepCpf1を訓練した。次に、クロマチン接近可能性の情報を組み込んで、その種の情報が利用可能な細胞株でより高性能に働くDeepCpf1アルゴリズムを作成し、両アルゴリズムが、我々自身のデータセットおよび公表されているデータセットに関して、従来の機械学習アルゴリズムよりも優れていることを示した。