Các nhà khoa học ORNL đang cải tiến các công cụ CRISPR Cas9 dành cho vi khuẩn để tạo ra nhiên liệu tái tạo, kết hợp sinh học lượng tử, AI và kỹ thuật sinh học. RNA dẫn hướng, mấu chốt trong CRISPR Cas9, cho phép sửa đổi bộ gen chính xác. Mô hình AI rừng ngẫu nhiên lặp đi lặp lại giúp làm sáng tỏ các vấn đề phức tạp của phân tử RNA hướng dẫn, hình thành nền tảng kiến thức toàn diện cho CRISPR.
(Ảnh: Sean Gallup/Getty Images)
GATERSLEBEN, ĐỨC – 22 tháng 4: Các đĩa Petri chứa phôi lúa mạch đang nảy mầm đã nhận được vật liệu di truyền ghép nối có nguồn gốc từ quá trình chỉnh sửa CRISPR-Cas9 nằm trên kệ dưới ánh sáng tại Viện Nghiên cứu Di truyền Thực vật và Cây trồng Leibnitz (IPK) vào ngày 22 tháng 4, 2021 tại Gatersleben, Đức.
Tăng cường CRISPR-Cas9
Tại Phòng thí nghiệm quốc gia Oak Ridge (ORNL), các nhà khoa học đang nâng cao khả năng của các công cụ chỉnh sửa bộ gen CRISPR Cas9 cho vi khuẩn để tạo ra nhiên liệu và hóa chất tái tạo. Kỹ thuật thú vị báo cáo rằng tiến bộ này là kết quả của sự tích hợp các tiến bộ trong sinh học lượng tử, trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật sinh học.
RNA dẫn hướng, thành phần thiết yếu của hệ thống CRISPR Cas9, cho phép sửa đổi bộ gen chính xác. Mô hình AI rừng ngẫu nhiên lặp đi lặp lại đã hỗ trợ các nhà nghiên cứu làm sáng tỏ những vấn đề phức tạp về phân tử về hiệu quả của RNA hướng dẫn, tạo ra nền tảng kiến thức vững chắc cho tiến bộ công nghệ CRISPR.
Ý nghĩa này mở rộng đến Trung tâm Đổi mới Năng lượng Sinh học (CBI) của ORNL, góp phần cải tiến các quy trình hướng dẫn quá trình lên men sinh khối để sản xuất nhiên liệu bền vững. Ngoài ra, nghiên cứu còn tác động đến việc phát triển thuốc, đòi hỏi các mô hình CRISPR chính xác để nhắm mục tiêu theo bộ gen.
Cộng tác với các đồng nghiệp khoa học tính toán ORNL, nhóm nhằm mục đích nâng cao độ chính xác của mô hình CRISPR Cas9, kết hợp dữ liệu từ nhiều loài vi sinh vật khác nhau. Bước đột phá này hợp lý hóa các công cụ CRISPR, đảm bảo khả năng dự đoán trong quá trình chỉnh sửa DNA trên các sinh vật, nâng cao hiệu quả và giảm thiểu các sai sót tốn kém.
Cũng đọc: Oneka Technologies ra mắt Máy khử muối chạy bằng sóng: Giải pháp làm tăng tình trạng khan hiếm nước toàn cầu?
Mô hình này đã khám phá những hiểu biết quan trọng về nucleotide, hỗ trợ việc lựa chọn các RNA dẫn đường hiệu quả hơn. Prates nhấn mạnh rằng mô hình AI có thể giải thích được đã cung cấp thông tin phân tử có giá trị, làm phong phú thêm công nghệ CRISPR.
Việc xác thực bao gồm các thí nghiệm cắt CRISPR Cas9 trên E. coli, sử dụng các hướng dẫn được mô hình AI chọn. Không giống như các thuật toán hộp đen, AI có thể giải thích được đảm bảo tính minh bạch, làm sáng tỏ các cơ chế sinh học, như Jaclyn Noshay, tác giả đầu tiên của bài báo đã nhấn mạnh.
Việc tập trung vào các quy tắc thiết kế hướng dẫn các loài vi sinh vật nhằm nâng cao hiệu quả cắt, nhận ra những hạn chế của các mô hình được đào tạo trên các vương quốc sinh học. AI có thể giải thích lặp đi lặp lại, với hàng nghìn tính năng, đã được đào tạo bằng siêu máy tính Summit tại OLCF.
Khoa học hàng ngày báo cáo rằng nhóm sinh học tổng hợp, do Eckert đứng đầu, có kế hoạch hợp tác với các đồng nghiệp khoa học tính toán tại ORNL để tinh chỉnh mô hình CRISPR Cas9 của vi sinh vật, kết hợp dữ liệu từ các loài vi sinh vật khác nhau và các thí nghiệm trong phòng thí nghiệm.
Cung cấp cơ hội cho nhiều loài khác nhau
Việc xem xét các đặc tính lượng tử mang lại cơ hội nâng cao hiệu quả hướng dẫn Cas9 trên nhiều loài khác nhau. Eckert nhấn mạnh những tác động rộng hơn, đặc biệt là trong các lĩnh vực như phát triển thuốc, đòi hỏi các mô hình CRISPR chính xác để nhắm mục tiêu bộ gen chính xác.
Việc sàng lọc các mô hình CRISPR Cas9 thiết lập một đường dẫn hiệu quả hơn kết nối kiểu gen với kiểu hình, điều này rất quan trọng đối với bộ gen chức năng. Ngoài ra, nó còn tác động đến những nỗ lực như Trung tâm Đổi mới Năng lượng Sinh học (CBI) do ORNL lãnh đạo, nhằm tăng cường các nhà máy nguyên liệu năng lượng sinh học và quá trình lên men sinh khối vi khuẩn.
Như đã được công bố trên Nghiên cứu axit nucleicEckert nhấn mạnh vai trò của nghiên cứu trong việc cải thiện đáng kể các dự đoán RNA hướng dẫn, nhấn mạnh rằng sự hiểu biết sâu sắc hơn về các quá trình sinh học, cùng với dữ liệu mở rộng, sẽ nâng cao độ chính xác của mục tiêu và tốc độ nghiên cứu.
ⓒ 2023 TECHTIMES.com Mọi quyền được bảo lưu. Không sao chép mà không được phép.