利用重组偶联多样性生成逆转录元件进行靶向超诱变最优序列的计算设计

多样性生成反转录元件（diversity-generating retroelements, DGRs）是一类天然系统，可通过针对腺嘌呤位点的超突变加速进化。我们此前开发了 DGRec，这是一种将 DGRs 与重组工程结合起来、用于在大肠杆菌中实现可编程诱变的系统。本文针对 DGRec 的两个重要问题展开研究：其一，诱变效率依赖于 dgrRNA 的二级结构；其二，反转录偏倚会随序列背景和位置而变化。首先，我们提出并验证了一种方法，可通过同义突变将无功能模板，即诱变效率低的模板，重新编码为高功能模板。其次，我们开发了一个长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）模型，用于预测任意给定模板序列的 DGRec 突变谱。通过将该 LSTM 模型与我们的重编码方法相结合，我们建立了一套面向定制化定向进化的完整工作流程，使研究人员能够根据工程需求，在体内对 DGRec 诱变进行精确微调。

多样性生成反转录元件（diversity-generating retroelements，DGRs）是一类天然系统，能够通过在腺嘌呤位点发生靶向超突变来加速进化。我们此前开发了 DGRec，这是一种将 DGR 与重组工程（recombineering）相结合、用于大肠杆菌中可编程诱变的系统。本文针对 DGRec 的两个重要问题展开研究：诱变效率对 `dgrRNA` 二级结构的依赖性，以及反转录偏倚随序列背景和位置而变化的可变性。首先，我们提出并验证了一种方法，能够通过同义突变将非功能性模板（即诱变效率较低的模板）重新编码为高功能性模板。其次，我们开发了一个长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）模型，用于预测任意给定模板序列的 DGRec 突变谱。通过将该 LSTM 模型与我们的重新编码方法相结合，我们建立了一套面向定制化定向进化的完整工作流程，使研究人员能够根据其工程需求，对 DGRec 在体内诱变过程进行精确微调。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.12.731847v1?rss=1

🏷️ 定向进化 超诱变 逆转录元件 序列重编码 LSTM预测