摘要
本发明公开了一种检测内源性全基因组脱靶位点的方法、系统及在基因编辑工具脱靶效应评估中的应用,属于分子生物学技术领域。该方法通过扫描基因组识别潜在脱靶位点,构建包含不同染色质环境特征的潜在脱靶位点池,揭示了脱靶效应与染色质环境之间的关系;利用多种筛选标准确保潜在脱靶位点的全面性和准确性,通过正向和反向扫描提高识别率,编辑潜在脱靶位点分析其与染色质环境的相关性;利用机器学习技术,基于脱靶编辑特征和表观遗传特征调控相关信息,训练出高准确率的基因编辑器脱靶效应预测模型。本发明解决了现有技术难以利用表观遗传学信息全面评估基因编辑工具脱靶效应的问题,为基因编辑工具的研发和应用提供有力支持。
技术关键词
脱靶位点
基因编辑工具
脱靶效应
表观遗传特征
构建机器学习模型
细胞周期调控
分子生物学技术
神经网络算法
机器学习技术
数据分析模块
重复序列
扫描模块
随机森林
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