【推荐发表期刊】
• Nature Biotechnology (IF=46.9) | 中科院1区Top | JCR Q1
• Nucleic Acids Research (IF=14.9) | 中科院1区 | JCR Q1
• Genome Biology (IF=12.3) | 中科院1区Top | JCR Q1

【课题背景】
CRISPR基因编辑技术虽已引发生物医学革命，但脱靶效应始终是制约其临床转化的关键安全瓶颈。传统检测方法如全基因组测序成本高昂且灵敏度有限，难以检测低频脱靶事件。

随着单细胞测序与长读长测序技术成熟，结合机器学习算法开发新型脱靶检测工具成为可能。同时通过蛋白质定向进化技术改造Cas酶特异性，可从源头降低脱靶风险。

解决脱靶问题将极大推动基因治疗安全应用，为遗传病、癌症治疗开辟新途径。

【参考方向】
• 基于深度学习的脱靶位点预测算法
• 单细胞测序技术在脱靶检测中的应用
• 高保真Cas蛋白的定向进化筛选
• 新型基因编辑递送系统的脱靶评估

【适合人群】
分子生物学、生物信息学、遗传学、生物化学等相关专业硕博研究生，具备分子实验或编程能力者优先。

【课题收获】

• 高质量论文一篇（SCI/CCF定向期刊）

• SCI/CCF期刊投递与发表指导

• 结业证书

【课题安排】

研究周期预估六个月左右，具体视学员情况调整。