今天在 @NatureBiotech 上发表的工作来自 Arc 的 @LukeGilbertSF 和 @pdhsu 实验室，提出了一种新的方法，通过使用工程化的重组酶将大型 DNA 序列插入基因组，而不需要切割 DNA 或依赖细胞的修复机制。

重组酶是能够将 DNA 插入基因组特定位点的酶，而无需像 CRISPR 那样产生双链断裂。 然而，现有的重组酶有局限性——只能管理~5%的效率，并且经常击中数百个脱靶位点。

团队制定了一项全面的工程策略，以提高效率和特异性，结合进化筛选以寻找更好的突变，利用机器学习预测哪些突变可以协同工作，并将酶与dCas9融合，以引导其到达正确的位置。

他们测试了数千种突变以确定哪些突变改善了酶的性能，然后使用计算模型预测组合突变将如何影响性能，从而使他们能够快速构建高度优化的变体。

最佳变体达到了97%的特异性和高达53%的效率，相较于起始酶，准确性提高了7.5倍，效率提高了12倍。 这意味着研究人员现在可以选择针对最大效率、特异性或两者平衡而优化的变体。