但可能需要更多的训练数

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的限制。尽管如此，通过 SURRO-seq 整合候选脱靶位点文库35、36和改进的双靶点系统37允许在基因组和细胞环境中大规模验证通过其他方法识别的 CRISPR-Cas 核酸酶脱靶，尽管这些方法可能仍然无法完全模拟基因编辑治疗靶细胞中预期的编辑器传递和染色质状态。 表1 识别全基因组CRISPR-Cas脱靶位点的方法总结 全尺寸桌子 Cas-OFFinder 是一种广泛用于 Cas9 引起的脱


靶的计算机预测软件38。已经开发了几种基于网络的预测算法来对基亚洲手机号码列表因组内特定引导 RNA 的潜在脱靶进行排名，包括 CasOT、E-CRISP、COSMID、CROP-IT、CCTOP、Bowtie2、CNN_std、Elevation、FlashFry、predictCRISPR、Crisflash、协同 CRISPR、CRISPRitz、MOFF 和最近总结的许多其他技术31、32（表 1）。基于序列相似性的计算算法虽然强大且有用，

据和更丰富的生物物理框架来充分预测脱靶潜力。目前，计算机预测需要通过实验方法进一步补充，以有效识别真正的脱靶位点。 其中一类基于实验的方法是使用纯化的基因组 DNA 和 Cas9 或 Cas12 gRNA 核糖核蛋白 (RNP) 复合物体外鉴定脱靶位点。Digenome-seq 是一种基于体外 Cas 核酸酶消化的全基因组测序 (WGS) 的常用技术39。这种体外消化产生在切割位点具有相同 5' 末端的