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민선우 (Seonwoo Min)
서울대학교
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Deep learning improves prediction of CRISPR–Cpf1 guide RNA activity
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Abstract

We present two algorithms to predict the activity of AsCpf1 guide RNAs. Indel frequencies for 15,000 target sequences were used in a deep-learning framework based on a convolutional neural network to train Seq-deepCpf1. We then incorporated chromatin accessibility information to create the better-performing DeepCpf1 algorithm for cell lines for which such information is available and show that both algorithms outperform previous machine learning algorithms on our own and published data sets.

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- 형식: Research article
- 게재일: 2018년 01월 (BRIC 등록일 2020-11-06)
- 연구진: 국내연구진태극기
- 분야: Biotechnology
- 피인용횟수: 최근 3년간 60회 이상 인용된 논문
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