SuPreMo:使用基于序列的预测模型,简化in silico扰动的计算工具
Ketrin Gjoni1,2, Katherine S Pollard1,2,3
1Gladstone Institute of Data Science and Biotechnology, San Francisco, CA 94158, USA.
bioRxiv : the preprint server for biology
|November 14, 2023
概括
预测模型的序列突变器 (SuPreMo) 能够在基因组中进行基因组编辑. 这个工具有助于优先考虑致病变体,并使用机器学习模型发现功能序列.
科学领域:
- 基因组学就是基因组学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 计算基因组编辑至关重要,但面临着结构变异和数据输入要求的局限性.
- 现有的方法很难确定导致功能影响的特定序列变化.
结论:
- SuPreMo提供了一种用于in silico基因组序列操纵的综合解决方案.
- 由SuPreMo生成的参考对和扰乱序列可以与机器学习模型集成.
- 这种整合有助于优先考虑致病变体,并发现新的功能序列.
