Science.News
Jul 1, 2024
Mit Prime Editing und maschinellem Lernen die beste Lösung für genetische Defekte finden
In einer Studie des Wellcome Sanger Institute wurden Tausende verschiedener DNA-Sequenzen untersucht, die mit Hilfe von Prime Editors in das Genom eingeführt wurden. Anhand dieser Daten wurde dann ein Algorithmus für maschinelles Lernen trainiert, der den Forschern hilft, die beste Lösung für einen bestimmten genetischen Fehler zu finden. Ziel ist es, schädliche Mutationen in den Genen der Menschen zu korrigieren.
Quelle
Koeppel, J., Weller, J., Peets, E. M., Pallaseni, A., Kuzmin, I., Raudvere, U., Peterson, H., Liberante, F. G. & Parts, L. (2023). Prediction of prime editing insertion efficiencies using sequence features and DNA repair determinants. Nature Biotechnology. https://doi.org/10.1038/s41587-023-01678-y
