本网讯（通讯员 杨航）近日，我校动物科技学院康相涛院士、李文婷教授和王克君教授牵头在国际学术期刊《Animal Research and One Health》发表题为“AR: An Artificial Intelligence-Driven Fluorescent Reporter System for Gene Editing Evaluation”的研究成果。该研究开发了人工智能驱动的荧光报告平台AR，将增强型双荧光报告器与自动化图像分析、智能报告相结合，为基因编辑工具的批量评估提供了便捷方法。
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。传统核酸检测通常涉及细胞裂解、DNA提取和扩增等步骤，操作与分析负担较重。荧光报告系统虽然便于观察编辑结果，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。因此，建立兼容不同编辑工具、能够自动分析荧光图像的评估流程，对于提高工具筛选效率具有重要意义。
AR平台采用增强型双荧光报告系统RGFP-PEST，将编辑引起的DNA片段缺失转化为直观的荧光变化。未编辑细胞同时呈现绿色荧光蛋白GFP和红色荧光蛋白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。研究团队引入PEST降解标签，有利于残留mCherry蛋白的降解，使荧光变化更易于判读；同时在靶向区域设置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。
在图像分析环节，配套软件EasyReporter利用Cellpose深度学习模型识别、分割细胞并提取荧光信息，通过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的大语言模型报告模块进一步读取定量分析结果，汇总数据特征、辅助解读实验结果并生成报告，实现从图像定量到结果解读的自动化衔接。
研究团队采用SpCas9和高保真Cas12Max（hfCas12Max）两种编辑工具进行了验证。结果显示，AR平台测得的编辑效率与流式细胞术、扩增子测序结果均呈较强相关，Spearman相关系数分别为0.77和0.83。扩增子测序确认了覆盖mCherry编码序列的片段缺失，支持荧光变化反映预期编辑事件，为该平台用于片段缺失型编辑工具的比较与筛选提供了依据。
为了便于研究人员使用，团队为EasyReporter开发了支持拖拽上传图像的网页界面。用户上传荧光图像后，即可开展细胞识别与编辑效率计算，并下载细胞分布图、编辑效率统计图和分析报告。该流程减少了人工计数与数据整理负担，为基因编辑工具的批量比较、筛选与优化提供了便捷的技术方案。
该研究由我校动物科技学院、神农种业实验室牵头完成，中国农业科学院深圳农业基因组研究所等单位参与合作。团队博士后薛明明、已毕业硕士研究生李涵涵和在读硕士研究生郑豫宛为论文共同第一作者；康相涛院士、李文婷教授、王克君教授与中国农业科学院深圳农业基因组研究所华国营助理研究员为共同通讯作者。
该研究得到国家自然科学基金、神农种业实验室重点科研项目、中原科技创新青年拔尖人才项目、河南省高校创新研究人才计划和西藏自治区重大科技专项等支持。
论文链接：https://doi.org/10.1002/aro2.70096
代码库：https://github.com/charleslywang/EasyReporter
编辑/黄璞 李培亚 审核/王玲 签发/陈玺
