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文献速递 | 通过深度学习辅助设计基于微同源性的模板实现精确、可预测的基因组整合

宋杰课题组 2025-10-09 09:00
文章摘要
本研究通过深度学习技术辅助设计基于微同源性的模板，实现了精确且可预测的基因组整合。背景方面，传统基因组编辑方法存在效率低和不可预测性问题，亟需开发新型精准整合策略。研究目的旨在结合深度学习算法与微同源性原理，构建能够精确指导外源DNA片段插入基因组的模板设计体系。结论表明该方法显著提高了基因组整合的精确度和可预测性，为基因治疗和合成生物学领域提供了重要的技术支撑，展现了人工智能在生物医学应用中的巨大潜力。
文献速递 | 通过深度学习辅助设计基于微同源性的模板实现精确、可预测的基因组整合
查看文献： Precise, predictable genome integrations by deep-learning-assisted design of microhomology-based templates
查看期刊：Nature biotechnology
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