CRISPR/Cas9: 遺伝子編集の未来
CRISPR/Cas9が遺伝子編集や微生物工学をどう変えてるかを見てみよう。
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目次
CRISPR/Cas9は、科学者が生き物のDNAを変えるために使うツールなんだ。このシステムはバイ菌から来てて、ウイルスから身を守るのに役立ってる。研究者たちは遺伝子編集にとってすごく便利だって気づいたから、植物や動物、さらには人間の特性を変えるのが楽になったんだ。
CRISPR/Cas9の仕組み
CRISPR/Cas9システムの主要な部分は、Cas9タンパク質とcrRNA、tracrRNAって呼ばれるRNA分子だ。Cas9はDNAを切る部分で、RNAはDNAの正しい場所に導く役割を果たす。科学者が遺伝子を編集したいときは、ターゲットのDNA配列に合った特別なRNAを作るんだ。このRNAがCas9にDNAを切る場所を見つける手助けをする。
このプロセスを簡単にするために、研究者たちはcrRNAとtracrRNAを一つにまとめてsingle-guide RNA(SgRNA)って呼ぶものを作った。この新しいsgRNAはCas9を効率的にDNAを切るために導くことができるんだ。
微生物工学における遺伝子編集の重要性
遺伝子の働きをコントロールすることは微生物工学のような分野ではめちゃ大事だよ。例えば、科学者たちはバイオ燃料や他の価値のある物質を生産できる微生物を作ろうとしてる。このためには、微生物が栄養をうまく使えるようにするために、複数の遺伝子を一度に編集する必要があることが多い。
CRISPR/Cas9を使って、研究者たちは同時にいくつかの遺伝子を編集できるようになって、微生物がさまざまな糖を利用する効率を向上させたんだ。これによって特定の製品の生産率が大きく増加したよ。
CRISPR/Cas9使用の課題
CRISPR/Cas9を使うときの主な課題の一つは、このシステムが複雑になりがちだってこと。異なる遺伝子をターゲットにするために複数のsgRNAを作ると問題が起こることがあるんだ。もしsgRNAが似ていると、DNAの断片をつなげるときに問題が生じることがあって、これが突然変異を引き起こしたりDNAを不安定にしたりする可能性がある。
それに、遺伝子の発現量をコントロールするのも難しいことがある。研究者たちは微生物の成長と生産をバランスよく保つために、遺伝子の活動を正確にコントロールしたいと思ってる。
いくつかの研究は、繰り返しの配列を持たないsgRNAを作ることに焦点を当ててる。このことで、似たDNA配列を使うことによる問題を減らして、遺伝子編集の成功率を高めることができるんだ。
sgRNAデザインの改善における深層学習の活用
より良いsgRNAを作るために、研究者たちはコンピュータ技術に頼ってるんだ。彼らは、ディープラーニングという人工知能の一種を使って、バラエティに富んで効果的なsgRNAをデザインしてる。
大規模なRNA配列のデータベースでコンピュータモデルをトレーニングすることで、科学者たちは新しいsgRNAを生成して、うまく機能する可能性が高いものを作れるようになったんだ。目標は、特定の遺伝子をターゲットにするユニークで効率的なsgRNAを作ることだよ。
作成したsgRNAのテスト
sgRNAが作成されたら、ちゃんと機能するかテストする必要がある。研究者は、これらのsgRNAがDNAをどれくらいうまく切れるかを確認するためにバイ菌をホストとして使うんだ。特定の遺伝子をターゲットにすることで、sgRNAがどれくらい効率的にその仕事を果たすかを見ることができる。
ディープラーニングで作られた多くのsgRNAは、うまく機能することが示されてる。研究者たちは、一部は非常に高い活性を持っていることを発見したけど、他のものは効果が低かったんだって。
DNAの大規模削除を達成する
CRISPR/Cas9のもう一つの重要な応用は、大きなDNAセクションを削除することだよ。研究者たちは長いDNAの断片にsgRNAを試してみて、効率よくこれらのセクションをノックアウトできることを確認したんだ。
大きな断片を削除できるこの能力は、研究者たちが生産経路を妨げる不要な遺伝子を取り除いて、微生物のゲノムを簡素化するのに役立つんだ。
マルチプレックス遺伝子編集
マルチプレックス遺伝子編集は、複数の遺伝子を同時に編集するプロセスだ。これによって、特定の特性を持つ微生物株を作るために必要な作業を大幅にスピードアップできるんだ。
テストでは、科学者たちはディープラーニングでデザインされたsgRNAを使って、複数の遺伝子を同時にターゲットにすることができた。この能力のおかげで、複雑な変更が一回の編集で可能になって、時間と労力が節約できるんだ。
CRISPRiによる遺伝子発現の微調整
科学者たちは時々、遺伝子を完全にオフにするんじゃなくて、その活動レベルを調整したいと思ってる。このときに、CRISPR干渉(CRISPRi)って呼ばれるシステムが役立つんだ。CRISPRiを使うことで、研究者は特別にデザインされたsgRNAを使って、遺伝子を切るんじゃなくてその活動を下げることができる。
実験を通じて、研究者たちは異なるsgRNAを使ってさまざまなレベルの遺伝子抑制を達成できることがわかったんだ。このコントロールによって、成長と生産をバランスよく保ちながら、遺伝子を完全に停止させずに済む柔軟性が得られるんだ。
結論
CRISPR/Cas9技術は、遺伝子編集の大きな進展を示してる。科学者たちは今や高精度でDNAを修正できるし、ディープラーニングを使うことで、より良いsgRNAを作れるようになったんだ。
これらの進展は、遺伝子機能の最適化が貴重な化合物の生産を向上させる微生物工学のような分野で新しい可能性を開いてる。複数の遺伝子を一度に編集して、遺伝子発現を微調整できる能力は、複雑な生物学的課題に取り組むための強力なツールを研究者たちに提供してるよ。
全体的に、遺伝子編集の未来は明るい感じで、技術の改善や合成生物学やその先での応用を広げる研究が進行中なんだ。
タイトル: Design nonrepetitive and diverse activity single-guide RNA by deep learning
概要: Multiplex and precise control of the gene expression based on CRISPR/Cas9 is important to metabolic regulation in synthetic biology. However, employing single guide RNAs (sgRNAs) that possess repetitive DNA sequences and exhibit uniform activity could detrimentally affect the editing process, undermining both its stability and regulatory potential. In this study, we developed a deep generative model based on a decoder-only Transformer architecture (sgRNAGen) for the de novo generation of a series of nonrepetitive and diverse sgRNAs with activity. To assess the quality of sgRNAs generated by sgRNAGen, we evaluated their activity by targeting essential genes, with the results indicating that 98% of the generated sgRNAs were active in Bacillus subtilis. The generated sgRNAs were further validated for applications in single-gene editing, large fragment knockouts, and multiplex editing. Notably, the efficiency of knocking out long fragments up to 169.5 kb reached 100%, and targeting multiple sites allowed for the creation of strains with various combinations of mutations in a single editing. Furthermore, we developed a CRISPRi system utilizing the designed sgRNAs to regulate gene expression with desired strength and high precision. SgRNAGen offers a method for devising nonrepetitive and diverse activity sgRNAs, enhancing metabolic control and advancing applications within synthetic biology. TOC O_FIG O_LINKSMALLFIG WIDTH=200 HEIGHT=112 SRC="FIGDIR/small/596019v1_ufig1.gif" ALT="Figure 1"> View larger version (30K): [email protected]@151f5e2org.highwire.dtl.DTLVardef@1e5cb28org.highwire.dtl.DTLVardef@17cd3f8_HPS_FORMAT_FIGEXP M_FIG C_FIG
著者: Shuyuan Guo, Y. Xia, Z. Liang, X. Du, D. Cao, J. Li, L. Sun, Y.-X. Huo
最終更新: 2024-05-31 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.05.30.596019
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.05.30.596019.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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