Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Studia Informatica

1 2017

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: crispr

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Choosing a Target Sequence for Gene Editing – on sgRNA design

Chromiak M., Lupa M.

Studia Informatica

2017

Vol. 38, nr 2

5--16

The CRISPR-Cas9 system is being widely used for genome engineering in many different biological applications. As a prokaryotic adaptive immunity system, that was originally adapted from the bacterial Type II CRISPR, CRISPR-Cas9 uses a non-coding RNAs. Those RNAs guides Cas9 nuclease, which in turn induce site-specific DNA cleavage at a specific locations in genome. Such mechanism gives an opportunity to create a programmable method for genome editing. The first step in a CRISPR/Cas9 gene engineering experiment is to design a custom single guide RNA (sgRNA). This paper discusses a possible way of organizing data for designing sgRNA using a fast and general-purpose cluster computing system based on MapReduce paradigm.

CRISPR-Cas9 to system powszechnie używany w procesach inżynierii genetycznej. Jako mechanizm adaptacyjnej swoistej odpowiedzi immunologicz-nej pochodzi pierwotnie z bakterii typu drugiego oraz wykorzystuje niekodujące RNA do modyfikacji DNA. Cas9 to enzym, który działając na DNA i RNA doprowadza do ich rozkładu przez rozerwanie wiązań fosfodiestrowych wewnątrz łańcucha kwasu nukleinowego. Cięcia te dzięki istniejącym mechanizmom zostają automatycznie połączone już bez wyciętego fragmentu. W ten sposób działa programowalne narzędzie do edycji genomu. Pierwszym krokiem przy procesie edycji genomu jest zaprojektowanie pojedynczej nici RNA (single guide RNA – sgRNA) i na tym etapie skupia się niniejsza praca. W pracy postanowiono wykorzystać podejście MapReduce do obliczeń związanych z pierwszym etapem funkcjonowania CRISPR/Cas9. Zaproponowano zoptymalizowany sposób organizacji danych wykorzystywanych do projektowania sgRNA na podstawie systemu przetwarzania rozproszonego opartego na paradygmacie MapReduce.