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　　CRISPR-Cas系统是当前生命科学领域的核心基因编辑工具，其中Cas9的应用尤为广泛。但传统基于序列比对的挖掘与优化策略效率有限，严重制约了新型高效Cas9工具的拓展。针对这一瓶颈，研究团队开发了CasMiner模型，测准确率高达99.63%，且具备较强泛化能力。与ESM、MP-TRANS等大模型以及随机森林、支持向量机等传统机器学习模型相比，CasMiner在保持高预测准确率的同时，泛化能力更突出。

　　研究人员借助CasMiner，从公共数据库挖掘出一种全新、高效的Cas9蛋白（VpCas9），并设计出三个性能更强的突变体。研究表明，VpCas9及其突变体在多个生物体系中均表现出高效编辑活性，覆盖水稻愈伤组织、稳定遗传水稻植株、玉米原生质体以及哺乳动物HEK293T细胞。在水稻和玉米系统中，VpCas9的活性与经典SpCas9相当，且三个双点突变体的编辑效率均优于野生型。中国农业科学院北京畜牧兽医研究所许国顺博士、博士研究生李昊宇和生物技术研究所李素贞博士为论文共同第一作者，北京畜牧兽医研究所田健研究员、生物技术研究所陈茹梅研究员和关菲菲副研究员为共同通讯作者。该研究获得了国家重点研发计划、国家自然科学基金、农业科技创新计划及基本科研业务费等多个项目的支持。

　　原文链接：https://doi.org/10.1093/nsr/nwag090