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康相涛院士团队:基因编辑工具效率怎么评?AI 荧光报告平台给出高通量答案

发布时间：2026-11-02 10:55:26 最近访问：2026-11-02 10:55:26

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基因编辑工具的开发与优化，需要对不同编辑蛋白和引导 RNA 的活性进行准确评估。传统核酸检测流程涉及细胞裂解、DNA 提取和扩增等步骤，操作与分析负担较重，成本高、通量低。荧光报告系统虽便于观察编辑结果，但人工计数耗时，不同报告器对靶序列的要求也限制了其适用范围。建立兼容不同编辑工具、能够自动分析荧光图像的高通量评估流程，是提高工具筛选效率亟待解决的技术问题。

康相涛，1962 年 8 月生，河南南阳人，中国工程院院士，河南农业大学教授、博导，动物遗传育种专家。主攻地方鸡种质资源保护与育种，创新保种与平衡育种技术，培育国审鸡新品种，获国家技术发明奖、科技进步二等奖，中华农业英才奖。

核心结果

研究手段：

构建人工智能驱动的荧光报告平台 AR，将增强型双荧光报告系统 RGFP-PEST 与自动化图像分析、大语言模型报告模块集成于同一评估流程。

报告靶位点：

mCherry 编码序列。未编辑细胞同时呈现绿色荧光蛋白 GFP 与红色荧光蛋白 mCherry 信号；当两侧靶点共同作用、切除 mCherry 编码序列后，细胞转为仅呈绿色荧光。

分子设计：

PEST 降解标签促进残留 mCherry 蛋白降解，使荧光变化更易判读；靶向区域设置 NGG、TTN 等不同 PAM 序列，支持具有不同靶序列识别要求的编辑工具评估。

定量逻辑：

配套软件 EasyReporter 基于 Cellpose 深度学习模型自动识别、分割细胞并提取荧光信息，统计红绿双阳性细胞转为绿色单阳性细胞的比例，计算编辑效率；基于 DeepSeek 的大语言模型模块读取定量结果、汇总数据特征、辅助解读并生成分析报告。

工具验证：

采用 SpCas9 与高保真 Cas12Max（hfCas12Max）两种编辑工具验证，AR 平台测得的编辑效率与流式细胞术（Spearman ρ=0.77）、扩增子测序（Spearman ρ=0.83）均呈较强相关；扩增子测序确认覆盖 mCherry 编码序列的片段缺失，支持荧光变化反映预期编辑事件。

平台适用范围：

兼容 CRISPR/Cas9、CRISPR/Cas12 及大片段基因编辑工具（PASTE、TwinePE），适用于 HEK293T、PIEC、DF-1 等多种细胞类型。本研究为基因编辑工具评估平台开发，未涉及特定基因的自然变异与单倍型表型解析。

研究价值

该研究可提炼为 "编辑事件 — 荧光表型 — 效率定量" 的自动化评估链条：mCherry 编码序列缺失（编辑事件）→ 双荧光向单绿色荧光转换（表型读出）→ AI 定量分析与报告生成（编辑效率输出）。该平台降低人工计数与数据整理负担，为基因编辑工具的批量比较、筛选与优化提供高通量技术方案，对大片段基因编辑（PASTE、TwinePE）的效率定量尤其具有应用前景，可为畜禽等农业动物遗传改良中高效编辑工具的遴选提供支撑。从优异位点发掘到品种培育，仍需育种群体、多环境农艺评价等后续工作。

延伸讨论

该研究展示了人工智能重塑基因编辑研究流程的范式意义：深度学习模型接管细胞分割与荧光定量，大语言模型完成数据解读与报告生成，实现从图像定量到结果解读的自动化衔接，减少人工干预环节。此类 "AI 赋能生物实验室" 的工作流若在更多编辑场景中推广，可能改变基因编辑工具比较与筛选的组织方式，将研究者从重复性计数与数据整理中释放，转向编辑工具设计与策略优化。