요약본 발명은 딥러닝을 이용한 염기 편집 유전자가위의 효율 및 결과 예측 시스템 등에 관한 것으로, 상기 시스템에 따르면 다양한 PAM 호환성을 갖는 63개 염기 편집 유전자가위에 대해 과도한 실험 없이 효율적인 염기 편집을 위한 염기 편집 유전자가위 및 sgRNA를 선택할 수 있다. 따라서, 상기 시스템은 유전자 편집에 의한 질병 치료 등 유전자 가위를 적용하는 모든 분야에서 유용하게 사용될 수 있다.
대표 청구항염기 편집 유전자가위의 표적 서열 데이터를 입력받는 표적 서열 입력부; 및상기 표적 서열 입력부에서 입력받은 표적 서열 데이터를 염기 편집 효율 및 결과 비율 예측 모델에 각각 적용하여 염기 편집 효율 및 결과 비율의 출력값을 획득하고, 상기 염기 편집 효율 및 결과 비율의 출력값을 곱하여 염기 편집 예측 점수를 생성하는 결과 예측부를 포함하는,딥러닝을 이용한 염기 편집 유전자가위의 효율 및 결과 예측 시스템.
