Một Thuật Toán Học Tập Tăng Cường Đa Tác Nhân CRISPR-MultiTargeter Mới (CMT-MARL) để Xác Định Các Vùng Có Thể Chỉnh Sửa Sử Dụng Điểm Số Hỗn Hợp Từ Nhiều Chuỗi Tương Tự

Springer Science and Business Media LLC - Tập 53 - Trang 9562-9579 - 2022
Susobhan Baidya1, Sankhayan Choudhury2, Rajat Kumar De3
1Department of Computer Science & Engineering, Heritage Institute of Techhnology, Kolkata, India
2Department of Computer Science & Engineering, University of Calcutta, Kolkata, India
3Machine Intelligence Unit, Indian Statistical Institute, Kolkata, India

Tóm tắt

Chỉnh sửa gen là một công nghệ hiện đại phục vụ cho loài người. Ý tưởng chính được lấy cảm hứng từ Nuclease trung gian RNA, đây là quy trình tự nhiên của CRISPR/Cas9 trong bộ gen vi khuẩn. Trong bài báo này, chúng tôi đã phát triển một thuật toán CMT-MARL để tìm kiếm các vị trí mục tiêu chỉnh sửa đa dạng từ các chuỗi tương tự. Trong số các loại gen khác nhau, có nhiều vùng chung, điều này rất quan trọng đối với quá trình sản xuất protein hoặc bất kỳ chức năng sinh học nào khác ở các sinh vật. Theo dõi nhiều vị trí mục tiêu rất quan trọng trong trường hợp sao chép gen, hợp nhất gen, tìm kiếm đột biến từ các gen và bản sao đồng biểu hiện. Độ phức tạp để tìm ra các mục tiêu có thể chỉnh sửa chung từ những chuỗi tương tự bằng phương pháp brute force là O(ln), trong đó l là độ dài chuỗi gen và n là số lượng chuỗi. Nếu n tăng lên, độ phức tạp của vấn đề sẽ đạt đến một thời gian tính toán không khả thi. Chúng tôi đã áp dụng Thuật Toán Học Tập Tăng Cường sử dụng Dấu Hiệu Đủ Điều Kiện và phương pháp Monte Carlo để giải quyết vấn đề này. Độ phức tạp thời gian của thuật toán CMT-MARL là O(nl2). Cuối cùng, chúng tôi đã so sánh tập kết quả của mình với thuật toán hiện có "CRISPR-MultiTargeter" [1] (http://www.multicrispr.net/) về độ chính xác trong việc chỉnh sửa. Chúng tôi đã sử dụng bộ dữ liệu từ Ensembl BioMart (http://www.ensembl.org). Chúng tôi đã áp dụng phương pháp của mình cho các gen của Chuột, Chuột lang, Cá ngựa, Gà và Con người. Cuối cùng, chúng tôi đã xác định được các vùng tối ưu để chỉnh sửa các gen bị bệnh hoặc bị sao chép theo cơ chế điểm số hỗn hợp của chúng tôi với tất cả các loại yếu tố sinh học.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Prykhozhij SV, Rajan V, Gaston D, Berman JN (2015) CRISPR Multitargeter: A web tool to find common and unique CRISPR single guide rna targets in a set of similar sequences. PLOS One 10 (9):1–18 Lander ES (2016) The heroes of CRISPR. Cell 164(2):18–28 Lu J, Tong Y, Pan J, Yang Y, Liu Q, Tan X, Zhao S, Li Q, Chen X (2016) A redesigned CRISPR/cas9 system for marker-free genome editing in Plasmodium falciparum. Parasites and Vectors 9(198):1487–1494 Wang T, Weiand JJ, Sabatini DM, Lander ES (2014) Genetic screens in human cells using the CRISPR/cas9 system. Science 343(6166):80–84 Haeussler M, Schonig K, Eckert H, Eschstruth A, Mianné J, Renaud J-B, Schneider-Maunoury S, Shkumatava A, Teboul L, Kent J, Joly JS, Concordet JP (2016) Evaluation of off-target and on-target scoring algorithms and integration into the guide RNA selection tool CRISPOR. Genome Biol 17(1):148–159 Gagnon JA, Valen E, Thymeand SB, Huang P, Ahkmetova L, Pauli A, Montague TG, Zimmermanand S, Richter C, Schier AF (2014) Efficient mutagenesis by cas9 protein-mediated oligonucleotide insertion and large-scale assessment of single-guide rnas. PLOS One 9(5):1–8 Ran FA, Le C, Yan WX, Scott DA, Jonathan S, Gootenberg A, Kriz J, Zetsche B, Shalem O, XuebingWu KS, Koonin EV, Sharp PA, Zhang F (2015) In vivo genome editing using Staphylococcus aureus cas9. Nature 520(7546):186–191 Doench JG, Fusi N, Sullender M, Hegde M, Vaimberg EW, Donovan KF, Smith I, Tothova Z, Wilen C, Orchard R, Virgin HW, Listgarten J, Root DE (2016) Optimized sgRNA design to maximize activity and minimize offtarget effects of CRISPR-Cas9. Nat Biotechnol 34(2):184–191 Tycko J, Myer VE, Hsu PD (2016) Methods for optimizing CRISPR-cas9 genome editing specificity. Mol Cell 63(3):355–370 Zhu LJ, Holmes BR, Aronin N, Brodsky MH (2014) CRISPR seek: A bioconductor package to identify target-specific guide RNAs for CRISPR-cas9 genome-editing systems. PLOS One 9(9):1–7 Zischewski J, Fischer R, Bortesi L (2017) Detection of on-target and off-target mutations generated by CRISPR/ Cas9 and other sequence-specific nucleases. ScienceDirect 35(1):95–104 Mali P, Esvelt KM, Church GM (2013) Cas9 as a versatile tool for engineering biology. Nature Methods 10(50):957–963 Yang L, Grishin D, Wang G, Aach J, Zhang C-Z, Chari R, Homsy J, Cai X, Zhao Y, Fan J-B, Seidman C, Seidman J, Pu W, Church G (2014) Targeted and genome-wide sequencing reveal single nucleotide variations impacting specificity of Cas9 in human stem cells. Nature Communication 5(5507):1–6 Bae S, Park J, Kim J-S (2014) Cas-OFFinder: a fast and versatile algorithm that searches for potential off-target sites of Cas9 RNA-guided endonucleases. Bioinformatics 30(10):1473–1475 Kim D, Kim S, Kim S, Park J, Kim J-S (2017) Genome-wide target specificities of CRISPR-cas9 nucleases revealed by multiplex Digenome-seq. Nat Biotechnol 35:475–480 Hendel A, Fine EJ, Bao G, Porteus MH (2015) Quantifying on and Off-Target genome editing. Trends Biotechnol 33(2):132–140 Cho SW, Kim S, Kim Y, Kweon J, Kim HS, Bae S, Kim J-S (2014) Analysis of off-target effects of CRISPR/cas-derived RNA-guided endonucleases and nickases. Genome Res 24(1):132–141 Xiao A, Cheng Z, Kong L, Zhu Z, Lin S, Gao G, Zhang B (2014) CasOT: a genome-wide cas9/gRNA off-target searching tool. Bioinformatics 30(8):1180–1182 Ishida K, Gee P, Hotta A (2015) Minimizing off-target mutagenesis risks caused by programmable Nucleases. Molecular Sciences 16(10):24751–71 Sander JD, Joung JK (2014) CRISPR-Cas systems for genome editing, regulation and targeting. Nat Biotechnol 32(4):347–355 Hsu PD, Scott DA, Weinstein JA, Ran F, Konermann S, Agarwala V, Li Y, Fine EJ, Wu X, Shalem O, Cradick TJ, Marraffini LA, Bao G, Zhang F (2013) DNA Targeting specificity of RNA-guided Cas9 nucleases. Nat Biotechnol 31(9):827–832 Naito Y, Hino K, Bono H, Ui-Tei K (2015) CRISPRdirect: software for designing CRISPR/Cas guide RNA with reduced off-target sites. Bioinformatics 31(7):1120–1123 Lin Y, Cradick TJ, Brown MT, Deshmukh H, Ranjan P, Sarode N, Wile BM, Vertino PM, Stewart FJ, Bao G (2014) CRISPR/Cas9 systems have off-target activity with insertions or deletions between target DNA and guide RNA sequences. Nucleic Acids Res 42(11):7473–7485 Zhang XH, Tee LY, Wang X-G, Huang Q-S, Yang SH (2015) Off-target effects in CRISPR/cas9-mediated Genome Engineering, vol 4 Anderson EM, Haupt A, Schiel JA, Chou E, Machado HB, Strezoska Z, Lenger S, McClelland S, Birmingham A, Vermeulen A, van Brabant Smith A (2015) Systematic analysis of CRISPR-cas9 mismatch tolerance reveals lowlevels of off-target activity. J Biotechnol 9(211):56–65 Ran F, Hsu PD, Lin C-Y, Gootenberg JS, Konermann S, Trevino A, Scott DA, Inoue A, Matoba S, Yi Z, Zhang F (2013) Double nicking by RNA-guided CRISPR Cas9 for enhanced genome editing specificity. Cell 154(6):1380–1397 Bae S, Kweon J, Kim HS, Kim J-S (2014) Microhomology-based choice of Cas9 nuclease target sites. Nature Method 11(7):705–706 Long HK, King HW, Patient RK, Odom DT, Klose RJ (2016) Protection of CpG islands from DNA methylation is DNA-encoded and evolutionarily conserved. Nucleic Acids Research 04(14):6693–6706 Wu X, Kriz AJ, Sharpu PA (2014) Target specificity of the CRISPR-cas9 system. Quant Biol 2(2):59–70 Doench JG, Hartenian E, Graham DB, Tothova Z, Hegde M, Smith I, Sullender M, Ebert BL, Xavier RJ, Root DE (2014) Rational design of highly active sgRNAs for CRISPR-Cas9-mediated gene inactivation. Nat Biotechnol 32(12):1262–1267 Sutton RS, Barto AG (1998) Reinforcement learning: An introduction (Adaptive computation and machine learning series). The MIT Press, Cambridge Rajasekaran S, Dinh H (2011) A speedup technique for (l, d)-motif finding algorithms. BMC Research Notes 4(54):1–7 Hwang WY, Fu Y, Reyon D, Maeder ML, Tsai SQ, Sander JD, Peterson RT, Yeh J-R, Joung JK (2013) Efficient genome editing in zebrafish using a crispr-cas system. Nat Biotechnol 31 (3):227–229 Naito Y, Hino K, Bono H, Ui-Tei K (2015) Crisprdirect: software for designing crispr/cas guide rna with reduced off-target sites. Bioinformatics 31(7):1120–1123 Montague TG, Cruz JM, Gagnon JA, Church GM, Valen Eivind (2014) Chopchop: a crispr/cas9 and talen web tool for genome editing. Nucleic Acids Res, 42 JULY Heigwer F, Kerr G, Boutros M (February 2014) E-crisp: fast crispr target site identification. Nat Methods 11(2) Xie S, Zhang C, Shen B, Huang X, Zhang Y (2014) Sgrnacas9: A software package for designing crispr sgrna and evaluating potential off-target cleavage sites. PLOS ONE 9(6):1–9 Doench JG, Hartenian E, Graham DB, Tothova Z, Hegde M, Smith I, Sullender M, Ebert BL, Xavier RJ, Root DE (2014) Rational design of highly active sgrnas for crispr-cas9-mediated gene inactivation. Nat Biotechnol 32(12):1262–1267 Zhu LJ, Holmes BR, Aronin N, Brodsky MH (2014) Crisprseek: a bioconductor package to identify target-specific guide rnas for crispr-cas9 genome-editing systems. PloS one 9(9):09 Lee S-T, Wiemels JL (2017) Protospacer Adjacent Motif-Induced Allostery Activates CRISPR-cas9. J Am Chem Soc 139(1):16028–16031 Muramoto T, Iriki H, Watanabe j, Kawata T (2019) Recent Advances in CRISPR/cas9-mediated Genome Editing in Dictyostelium. Cells 8(1):1–13 Martin F, Sánchez-hernández S, Gutiérrez-Guerrero A, Pinedo-Gomez J, Benabdellah K (2016) Biased and unbiased methods for the detection of off-target cleavage by CRISPR/cas9: An overview. Int J Mol Sci 17(9):1507–1515 Lim DHK, Maher ER (2010) DNA Methylation:a form of epigenetic control of gene expression. Obstet Gynaecol 12(1):37–42 Illingworth RS, Bird AP (2009) CpG islands- A Rough Guide. Federation of European Biochemical Societies 583(11):1713–20, Lee S-T, Wiemels JL (2016) Genome-wide CpG island methylation and intergenic demethylation propensities vary among different tumor sites. Nucleic Acids Res 44(3):1105–1117 Alexander J, Findlay GM, Kircher M, Shendure J (2019) Concurrent genome and epigenome editing by CRISPR-mediated sequence replacement. BMC Biol 17(90):1–13 Moon SB, Kim DY, Ko J-H, Kim Y-S (2019) Recent advances in the CRISPR genome editingtool set. Exp Mol Med 17(90):1–13 Syding LA, Nickl P, Kasparek P, Sedlacek Ra (2020) CRISPR/Cas9 Epigenome Editing Potential for Rare Imprinting diseases: a review. Cells 9(993):2–11 Josephs EA, Kocak DD, Fitzgibbon CJ, McMenemy J, Gersbach CA, Marszalek PE (2015) Structure and specificity of the RNA-guided endonuclease Cas9 during DNA interrogation, target binding and cleavage. Nucleic Acids Res 43(18):8924–8941 Moreno-Mateos MA, Vejnar CE, Beaudoin J-D, Fernandez JP, Mis EK, Khokha MK, Giraldez AJ (2015) CRISPRscan: designing highly efficient sgRNAs for CRISPR/cas9 targeting in vivo. Nat Methods 12(10):982–988 Sutton RS, Barto AG (2012) Reinforcemnet learning: An introduction, 2nd. The MIT Press, Cambridge Sehgal N, Sylves ME, Walker SE, Sahoo A, Chow J, Cullen PJ, Berry JO (2018) Crispr gene editing in yeast: an experimental protocol for an upper-Division undergraduate laboratory course. Biochem mol biol educ, 46(6) NOV Sentmanat MF, Peters ST, Florian CP, Connelly JP, Pruett-Miller SM (2018) A survey of validation Strategies for RISPR-Cas9 Editing Nature 8(888) Pieczynski JN, Deets A, McDuffee A, Lynn Kee H (2019) An undergraduate laboratory experience using CRISPR-cas9 technology to deactivate green fluorescent protein expression in Escherichia coli. Biochem Mol Biol Educ, 47(2) MAR Van Vu T, Thi Hai Doan D, Kim J, Sung YW, Thi Tran M, Song YJ, Das S, Kim J-Y (2021) Crispr/cas-based precision genome editing via microhomology-mediated end joining. Plant Biotechnol J 19(2):230–239 Taghbalout A, Du M, Jillette N, Rosikiewicz W, Rath A, Heinen CD, Li S, Cheng AW (2019) Enhanced CRISPR-based DNA demethylation by Casilio-ME-mediated RNA-guided coupling of methylcytosine oxidation and DNA repair pathways, Nature communications, 10(4296) MAR