【摘 要】
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CRISPR/Cas9基因编辑系统是第三代基因编辑技术,已广泛应用于生物医学领域。然而,CRISPR/Cas9系统存在的脱靶效应是其在实际应用中面临的挑战性问题。研究者可以通过多种实验方法检测CRISPR/Cas9系统的脱靶效应,但由于时间、成本等因素,在实践中将这些检测扩展到基因组范围内的所有g RNA中并不可行。因此,开发用于脱靶预测的计算方法是提高g RNA筛选效率的一个有效方法。目前,研究
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CRISPR/Cas9基因编辑系统是第三代基因编辑技术,已广泛应用于生物医学领域。然而,CRISPR/Cas9系统存在的脱靶效应是其在实际应用中面临的挑战性问题。研究者可以通过多种实验方法检测CRISPR/Cas9系统的脱靶效应,但由于时间、成本等因素,在实践中将这些检测扩展到基因组范围内的所有g RNA中并不可行。因此,开发用于脱靶预测的计算方法是提高g RNA筛选效率的一个有效方法。目前,研究者提出了许多模型用于CRISPR/Cas9系统的脱靶预测。尽管这些模型已经取得出色的成果,但在利用g RNA-DNA序列对信息、处理噪声数据、融合手工特征方面存在着不足。本文围绕上述问题展开研究,主要内容与创新点如下:（1）针对目前编码方案与模型未充分表达与利用序列对信息的问题,本文提出了新型编码方案与CRISPR-IP模型。编码方案增加功能通道对g RNA-DNA序列对的不同功能区域进行区分以充分表达序列对信息;并修改编码方式改善编码矩阵的特征稀疏问题。CRISPR-IP模型通过特征融合模块融合高层抽象特征与低层细节特征,提高模型的脱靶预测性能。（2）针对数据集中存在噪声数据的问题,本文提出了抗噪声CRISPR-IP模型。我们基于生化实验结果赋予样本不同的可信度,通过有放回的无序抽样算法对低可信度样本采样,与高可信度样本组合构建若干数据子集,实现噪声平滑;并基于对噪声鲁棒的广义交叉熵损失函数训练CRISPR-IP模型,降低噪声数据对模型的影响,提高模型的泛化性与鲁棒性。（3）针对现有深度网络模型难以融合手工特征用于脱靶预测的问题,本文提出了集成模型。该模型基于XGBoost、Light GBM与CRISPR-IP模型,能有效利用手工特征提高模型的预测性能,为深度网络模型融合手工特征提供了研究思路。
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