基于PRIDICT2.0和ePRIDICT的系统性pegRNA设计优化策略推动高效Prime Editing技术发展

来自国际团队的研究人员开发了PRIDICT2.0和ePRIDICT机器学习工具，解决了pegRNA设计优化和染色质环境影响预测难题。通过注意力机制双向循环神经网络(PRIDICT2.0)和梯度提升算法(ePRIDICT)，实现了40bp大片段编辑效率预测和染色质环境影响评估，显著提升了Prime Editing技术在基础研究和转化医学中的应用价值。

　　

基因魔剪技术迎来重大升级！最新研究开发出两套智能预测系统PRIDICT2.0和ePRIDICT，让精准基因组编辑(Prime Editing)变得更高效。这套系统就像给基因编辑装上了"智能导航"：PRIDICT2.0采用注意力机制双向循环神经网络(attention-based bidirectional RNN)，能预测长达40个碱基的替换、插入或缺失编辑效率，甚至能智能推荐提升效率的"沉默旁观者编辑"；而ePRIDICT则像环境侦察兵，用梯度提升算法(gradient-boosting)分析染色质环境对编辑效率的影响。研究者们贴心地提供了网页版(www.pridict.it)和本地安装包，网页预测1分钟内搞定，批量处理也只需数小时。这套工具将大大加速从实验室研究到临床应用的转化进程，让CRISPR 2.0时代的基因治疗更精准可控。