CRISPR-GATE：基因组编辑实验计算资源的一站式指南与门户

《Briefings in Bioinformatics》：CRISPR-GATE: a one-stop repository and guide to computational resources for genome editing experimentation

本刊推荐：为解决CRISPR-Cas基因组编辑实验中工具选择复杂、资源分散的问题，研究人员系统综述了从CRISPR系统识别到gRNA设计、突变预测及数据分析的全流程计算工具，开发了集成门户CRISPR-GATE。该资源涵盖250余种工具，通过分类检索和特征对比显著提升实验效率，对推动精准基因编辑研究具有重要意义。

　　

随着CRISPR-Cas系统革命性地改变基因组编辑领域，研究人员面临着一个新的挑战：如何从海量计算工具中快速准确地选择适合实验需求的工具？从发现新型CRISPR阵列到设计高效率的向导RNA，从预测基因编辑结果到分析实验数据，每个环节都需要专门的生物信息学工具支持。然而，这些工具分散在不同的平台和数据库中，且功能各异，使得研究人员不得不花费大量时间搜索和评估，严重影响了研究效率。

在这一背景下，印度农业研究理事会的研究团队在《Briefings in Bioinformatics》上发表了题为"CRISPR-GATE: a one-stop repository and guide to computational resources for genome editing experimentation"的综述文章，系统梳理了当前可用的CRISPR-Cas计算工具，并开发了一个集成化网络资源CRISPR-GATE，为基因组编辑研究提供全面支持。

研究人员采用系统文献检索和功能评估的方法，对250多种CRISPR-Cas计算工具进行了全面梳理。他们建立了一套标准化的评估体系，采用三级评分系统对每个工具的主要功能和子功能进行量化评价，并通过热图可视化展示比较结果。基于这一分析，团队开发了CRISPR-GATE网络资源，该平台采用HTML、CSS、JavaScript前端技术和PHP、MySQL后端技术，提供了直观的分类浏览和筛选功能。

CRISPR-Cas系统发现工具

研究发现，CRISPR-Cas系统的识别工具经历了从基于序列相似性的方法向基于特征的方法的演变。早期工具如PILER-CR是第一个专门用于CRISPR检测的工具，而CRF则是首个利用机器学习算法的工具。

集成化工具如CRISPRCasFinder和CRISPRCasTyper能够同时识别CRISPR阵列和Cas基因，其中CRISPRCasTyper采用机器学习方法基于特征基因进行分类，显示出更高的准确性。

gRNA设计工具

对于传统的CRISPR-Cas编辑，gRNA设计工具可分为基于比对的方法、基于假设的方法和基于学习的方法三类。

基于学习的工具如DeepCRISPR和Azimuth 2.0利用机器学习算法预测gRNA的效率和特异性，相比基于规则的方法具有更高的预测准确性。值得注意的是，新兴的TnpB核酸酶编辑系统也有了专门的效率预测工具TEEP。

突变结果预测工具

研究表明，Cas9诱导的突变并非完全随机，而是可以通过局部序列特征进行预测。工具如inDelphi、FORECasT和SPROUT能够预测非模板化双链断裂修复的结果，而CROTON深度学习框架的预测准确性更高。这些工具对于设计精确的基因编辑实验具有重要意义。

碱基编辑和先导编辑工具

对于精确基因组编辑，研究团队专门评估了碱基编辑和先导编辑的设计工具。

碱基编辑工具如BE-Designer和BEtarget支持胞嘧啶碱基编辑器(CBEs)和腺嘌呤碱基编辑器(ABEs)的设计，而先导编辑工具如PrimeDesign和PE-Designer则能够优化pegRNA的三个组成部分，显著提高编辑效率。

植物特异性工具

针对植物基因组的特殊性，研究人员还评估了植物特异性工具，如CRISPR-P、CRISPR-PLANT和小麦特异性工具WheatCRISPR。这些工具考虑了植物基因组的多倍体特性和染色质可及性等因素，为植物基因组编辑提供了专门支持。

数据分析工具

最后，研究团队系统评估了用于编辑结果分析的工具，包括用于常规CRISPR编辑的CRISPResso2、用于碱基编辑分析的BEEP和BEAT，以及用于先导编辑分析的PE-Analyzer。

这些工具能够处理桑格测序和高通量测序数据，准确量化编辑效率和特异性。

基于以上分析，研究人员开发了CRISPR-GATE网络资源，该资源将工具分为八个主要应用类别，提供详细的工具描述、功能比较和引用信息。

用户可以根据实验需求快速筛选和比较工具，大大提高了实验设计的效率。

该研究的结论部分强调，CRISPR-GATE作为一个综合性资源，有望显著简化CRISPR-Cas实验的设计和分析流程，促进基因组编辑技术在基础研究、医学和农业领域的应用。随着CRISPR技术的不断发展，这一资源将持续更新，为研究社区提供最新的工具信息和支持。未来，随着机器学习技术的进一步整合和大数据集的积累，gRNA设计和结果预测的准确性将进一步提高，而专门针对植物基因组和新兴编辑系统(如TnpB)的工具开发也将成为重要方向。