BEAT : Un programme Python pour quantifier l'édition de bases à partir du séquençage Sanger

En fusionnant des nickases CRISPR-Cas9 avec des désaminases de cytidine ou d'adénine, une nouvelle classe de technologie d'édition du génome, intitulée « éditeurs de bases », a récemment été développée. Les éditeurs de bases médiatisent une conversion d'une seule base ciblée, très efficace, sans introduire de cassures double-brin. L'analyse des résultats de l'édition de bases repose généralement sur des tests de clivage enzymatique à non-appareillage peu précis, sur le séquençage de colonies uniques chronophage ou sur le séquençage à haut débit de nouvelle génération coûteux. Pour surmonter ces limitations, plusieurs groupes ont récemment développé des programmes informatiques pour mesurer l'efficacité de l'édition de bases à partir de données de séquençage Sanger basées sur la fluorescence, comme Edit deconvolution par inférence de traces dans R (EditR), TIDER et ICE. Ces approches ont grandement simplifié la quantification des expériences d'édition de bases. Cependant, les outils de séquençage Sanger actuels manquent de la capacité d'analyse par lots et de production d'images de haute qualité pour publication. Ici, nous fournissons un outil d'analyse d'édition de bases (BEAT) écrit en Python pour analyser et quantifier les événements d'édition de bases à partir de données de séquençage Sanger de manière simultanée, qui peut également produire des images d'édition de bases intuitives et prêtes pour publication.