요약다양한 세포 유형 및 다양한 프라임에디터 종류에 대한 pegRNA의 프라임에디팅 효율 예측 모델의 학습 방법, 상기 방법에 의해 학습된 프라임에디팅 효율 예측 모델을 이용한 프라임에디팅 효율 예측 방법 및 장치를 제공한다. 또한, 비표적 프라임에디팅 효율 예측 모델의 학습 방법, 상기 방법에 의해 학습된 비표적 프라임에디팅 효율 예측 모델을 이용한 비표적 프라임에디팅 효율 예측 방법 및 장치를 제공한다.
대표 청구항세포 유형 및 프라임에디터(Prime editor, PE) 종류에 따른 pegRNA의 프라임에디팅(Prime editing) 효율에 대한 데이터 세트를 수득하는 단계; 및상기 데이터 세트를 이용하여, 세포 유형 및 프라임에디터 종류와 프라임에디팅 효율 간의 관계를 딥러닝을 이용하여 학습시키는 단계를 포함하는, 프라임에디팅 효율 예측 모델의 학습 방법.
