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Nature子刊：机器学习挖掘anti-CRISPR蛋白家族

CRISPR-Cas是适应性免疫系统，存在于几乎所有的古细菌和大约40%的细菌中，在无休止的寄生军备竞赛中，病毒进化出多种抗防御机制包括特异性抑制CRISPR-Cas的多种anti-CRISPR蛋白(Acrs)，尽管发现Acrs对理解原核生物中宿主-寄生相互作用的生物学机制及其调节CRISPR在DNA编辑应用的潜力十分重要，但Acrs的发现仍然是一项艰巨的任务。本研究描述了一个系统的机器学习方法，用来预测Acrs，基于几个已知的Acrs属性和一个使用已知Acrs的启发式的二次筛选，以进一步丰富候选Acrs。本研究表明，这种方法对Acrs有显著的预测作用，该项工作搜索不断扩大的病毒基因组数据库、宏基因组和其他MGE。这种策略的迭代应用将极大地扩展Acrs的多样性，并且可能发现其他抑制防御系统。

CRISPR-Cas Acrs 预测模型基因组 HTH结构域