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유구상
유구상 (Goosang Yu) 저자 이메일 보기
연세대학교 의과대학
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  CV updated 2020-09-22 20:24
 
조회 764  인쇄하기 주소복사 트위터 공유 페이스북 공유 
Predicting the efficiency of prime editing guide RNAs in human cells
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Abstract

Prime editing enables the introduction of virtually any small-sized genetic change without requiring donor DNA or double-strand breaks. However, evaluation of prime editing efficiency requires time-consuming experiments, and the factors that affect efficiency have not been extensively investigated. In this study, we performed high-throughput evaluation of prime editor 2 (PE2) activities in human cells using 54,836 pairs of prime editing guide RNAs (pegRNAs) and their target sequences. The resulting data sets allowed us to identify factors affecting PE2 efficiency and to develop three computational models to predict pegRNA efficiency. For a given target sequence, the computational models predict efficiencies of pegRNAs with different lengths of primer binding sites and reverse transcriptase templates for edits of various types and positions. Testing the accuracy of the predictions using test data sets that were not used for training, we found Spearman’s correlations between 0.47 and 0.81. Our computational models and information about factors affecting PE2 efficiency will facilitate practical application of prime editing.

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2020년 후보
- 형식: Research article
- 게재일: 2020년 09월 (BRIC 등록일 2020-09-22)
- 연구진: 국내연구진태극기
- 분야: Biotechnology, Genetics, Genomics
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