BEAT: Sangerシーケンシングからのベース編集を定量化するPythonプログラム

CRISPR-Cas9ナイケースとシチジンまたはアデニン脱アミノ化酵素を融合させることで、「ベースエディター」と呼ばれる新しいパラダイムシフトをもたらすゲノム編集技術のクラスが最近開発されました。ベースエディターは、二本鎖の切断を伴うことなく、高効率で標的とした単一塩基の変換を仲介します。ベース編集の結果の分析は通常、不正確な酵素的ミスマッチ切断アッセイ、時間のかかる単一コロニーシーケンシング、または高額な次世代深層シーケンシングに依存しています。これらの制限を克服するために、最近いくつかのグループが、Edit deconvolution by inference of traces in R (EditR)、TIDER、およびICEなどの蛍光ベースのSangerシーケンシングデータからベース編集の効率を測定するためのコンピュータプログラムを開発しました。これらのアプローチは、ベース編集の実験の定量化を大幅に簡素化しました。しかし、現在のSangerシーケンシングツールは、バッチ分析の能力や出版用の高品質画像を生成する能力を欠いています。ここでは、Sangerシーケンシングデータからベース編集イベントをバッチ方式で分析し定量化するためのPythonで書かれたベース編集分析ツール（BEAT）を提供します。このツールは、直感的で出版準備が整ったベース編集画像も生成できます。