Towards efficient perturbation for the noncoding genome

Han Zhang

doi:10.1038/s41467-026-76567-4

Towards efficient perturbation for the noncoding genome

2026-08-11

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AI

DOI：10.1038/s41467-026-76567-4

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解析包含重要顺式调控元件(CREs)和转录的非编码RNA基因的非编码基因组的功能仍然具有技术挑战性。在此，我们使用大规模并行遗传筛选，系统地评估了五种代表性丧失功能扰动工具的性能，包括单链向导RNA(gRNA)介导的SpCas9切割或CRISPR干扰，以及涉及双SpCas9、Big Papi(配对SpCas9和SaCas9)或双enAsCas12a片段删除方法的配对gRNA(pgRNA)，用于解码非编码基因组的作用。对于靶向CREs如增强子，双SpCas9在破坏功能性基因组区域方面优于其他方法，效率更高。对于干扰非编码RNA基因，除了双SpCas9，还推荐使用其他RNA靶向方法如RNA干扰来区分转录依赖或非依赖的作用。构建了一个深度学习模型DeepDC及其相关网络服务器，以促进优化双SpCas9 pgRNA设计，高效删除基因组片段。总之，我们的工作为选择适当的丧失功能工具以解决非编码基因组的功能复杂性提供了实用指导。非编码基因组包含关键调控元件，但功能解析仍然具有挑战性。在此，作者评估了五种基于CRISPR的扰动工具并开发了一个深度学习模型来指导pgRNA设计，为解码非编码基因组功能提供了一个实用框架。

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