增强CRISPR/Cas9精准度：深度学习模型用于脱靶预测的比较分析
增强CRISPR/Cas9精准度：深度学习模型用于脱靶预测的比较分析
CRISPR/Cas9基因编辑技术具有巨大的治疗潜力，可对基因修饰进行精确控制。然而，脱靶效应——在与目标位点相似的基因组位置上发生意外编辑——是一个巨大的障碍，尤其是在临床环境中。减轻这些风险需要强大的预测方法，而深度学习已成为这项工作的有力工具。本分析回顾了深度学习模型在预测CRISPR/Cas9脱靶位点(OTS)方面的应用，比较了它们的性能并确定了影响其准确性的关键因素。
已经开发了几种深度学习模型来根据序列特征预测潜在的OTS。本研究重点关注六个突出的模型：CRISPR-Net、CRISPR-IP、R-CRISPR、CRISPR-M、CrisprDNT和Crispr-SGRU。我们使用六个公开可用的数据集对这些模型进行了评估，并补充了来自CRISPRoffT数据库的经过验证的OTS数据。使用一套标准化指标对性能进行了严格评估，包括精确度、召回率、F1分数、马修斯相关系数(MCC)、受试者工作特征曲线下面积(AUROC)和精确率-召回率曲线下面积(PRAUC)。
我们的比较分析揭示了训练数据质量对模型性能的重大影响。纳入经过验证的OTS数据集明显提高了预测的整体准确性和稳健性，尤其是在解决OTS数据集中经常存在的固有类别不平衡问题时（其中真正的脱靶位点远少于真正的靶向位点）。虽然没有一个模型在所有数据集上始终优于其他模型，但CRISPR-Net、R-CRISPR和Crispr-SGRU始终表现出强大的整体性能，突出了特定架构设计的潜力。
这项全面的评估强调了在训练用于CRISPR/Cas9脱靶预测的深度学习模型时，高质量、经过验证的OTS数据至关重要。将此类数据与复杂的深度学习架构相结合，对于提高这些预测工具的准确性和可靠性至关重要，最终有助于在治疗和研究环境中安全有效地应用CRISPR/Cas9技术。未来的研究应侧重于开发更强大的模型，并扩大高质量、实验验证的OTS数据集的可用性，以进一步增强预测能力。
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