尽管双链GUI被尤其使用期待点凋亡，但是决定双链编者结果的主因尚不颇为正确。
2020年7年末23日，博德数据数据分析所Did R. Liu小三组在Cell 该网站发表篇名篇篇名“Determinants of Base Editing Outcomes from Target Library Analysis and Machine Learning”的数据数据分析论文，该数据数据分析在脊椎动物细胞会当中38,538个测序定位贝克曼上总括了11个双链和核苷双链GUI（CBE和ABE）的基因三组-活持续性关系，并使用所得结果训练了BE-Hive，这是一种机器学习数学模型，可准确数据分析双链编者遗传结果（R ≈0.9）和效率（R≈0.7）。
数据数据分析管理人员以≥90％的稳定持续性遗漏了3388个与癌症相关的SNV，其当中还包括675个侄代，其“旁观者”多肽被BE-Hive正确数据分析，因此不能编者。该数据数据分析断定了从前不能数据分析的C-to-G或C-to-A编者的关系到，并透过这些断定以≥90％的正确地持续性遗漏了174个致病持续性SNV的编码基因三组。之前，该数据数据分析透过BE-Hive的却是来其设计独特的CBE变体，以适度编者结果。这些断定启发了双链编者，解决问题了从前难以处理事件的期待的编者，并为新的基础GUI透过了改进的编者基本功能。
另外，2020年7年末8日，博德数据数据分析所Did R. Liu及华盛顿大学医学院Joseph D. Mougous合作通讯在Nature 该网站发表篇名篇篇名“A bacterial cytidine deaminase toxin enables CRISPR-free mitochondrial base editing”的数据数据分析论文，该数据数据分析说明了了一种病菌间毒素，将其定名为为DddA，它可以裂解dsDNA当中胞苷的脱氨。该数据数据分析其设计了无毒且无活持续性的split-DddA半分侄：DddA拆分的一部分亚基（多肽激活侄所发effect侄阵列蛋白）和尿嘧啶内源持续性酶抑制剂的混合，消除了无RNA的DddA衍生的双链双链GUI（DdCBE），可裂解人mtDNA当中的C?G到T?A转化，具备较低贝克曼特异持续性和系列产品。该数据数据分析使用DdCBEs建模生命细胞会当中与癌症相关的mtDNA凋亡，从而造成呼吸速率和氧化细胞内的改变。含CRISPR的DdCBE可以正确地操纵mtDNA，而不是消除因被载体脱氧核糖核酸切割而消除的mtDNA光盘，这对细胞核癌症的数据数据分析和潜在疗程具备尤其的象征意义。
2020年6年末29日，博德数据数据分析所Did Liu在Nature Biotechnology 该网站发表篇名篇篇名“Programmable m6A modification of cellular RNAs with a Cas13-directed methyltransferase”的数据数据分析论文，该数据数据分析毫无疑问具备截短的METTL3丙基重新分配酶亚基或者是METTL3：METTL14丙基重新分配酶复合物与核相对于dCas13混合体，可以对细胞会质RNA进行时特异持续性m6A加进，而前者的混合蛋白脱靶活持续性除此以外偏较低。跨多个碱基的独立细胞会定量证实，这种载体RNA丙基化（TRM）系统会以较低特异持续性细胞内了有效地的m6A装配在内源RNA多肽物当中。之前，该数据数据分析表明TRM可以作用于m6A细胞内的多肽本丰度叠加和同所发持续性后期制作。这些断定将TRM并存为使用载体多肽三组建设工程的物件，可以洞察单个m6A修饰的起着并数据分析其基本功能起着。
2020年6年末22日，博德数据数据分析所Did Liu小三组在Nature Biotechnology 该网站发表篇名篇篇名“Genome editing with CRISPR–Cas nucleases, base editors, transposases and prime editors”的系统持续性篇名，该系统持续性首先说明了已总括的Cas9和Cas12脱氧核糖核酸的天然变异体，并详细简介具备扩大的载体仅限于和特异持续性的Cas9和Cas12脱氧核糖核酸变异体的合作开发。最后，该系统持续性讨论双链GUI的合作开发和领域，这些GUI可正确地装配点凋亡而无必需双链DNA断裂（DSB）或供体DNA模版。之前，该系统持续性洞察了新兴的CRISPR–Cas测序编者物件，还包括细胞内原野段DNA自由基的Cas转座侄和分拆酶，以及主要GUI，它们以取而代之原始DNA基因三组的手段直接将编者后的基因三组插入期待DNA碱基。
测序DNA当中载体多肽的编者是数据数据分析和疗程领域的一项关键基本功能。单多肽变体（SNV）约占据信致病侄代的一半，因此有针对持续性的点凋亡可以促使遗传病的数据数据分析或潜在疗程。从前，数据数据分析管理人员合作开发了双链双链GUI（CBE）和核苷双链GUI（ABE），它们合作解决问题了所有四个过渡期点凋亡的载体（C→T，T→C，A→G ，以及G→A），并具备较较低的期待取而代之率与不期待的接在和遗漏（indels）比率。
双链编者的实用持续性启发了具备各不相同要素的双链GUI变体的合作开发。为数不多，通过数据分析少量测序碱基的编者结果来收集这些要素，并不一定同所发这些碱基与先前的测序编者数据数据分析相一致。但是，双链GUI和期待基因三组错综复杂的相互起着会以复杂的，有时是不直观的手段影响编者结果。结果，获具备所必需效率的所必需遗传并不一定必无需对每个贝克曼进行时双链编者和单随从RNA（sgRNA）同所发的经验最佳化。
某些不适合使用双链编者的标准规范守则的可行期待但会被也许，因为使用期待同所发的简单守则不能完全猎捕双链编者的仅限于。对双链编者的基因三组和脱氨酶关系到进行时系统会，全盘的数据分析将增强我们对双链GUI的了解，促使它们在正确地编者领域程序当中的使用，并导师新的双链GUI的合作开发。
篇名模式三幅（三幅源自Cell ）
在这项数据数据分析当中，数据数据分析管理人员合作开发了包含38,538对sgRNA和靶基因三组对的单行本，并将它们定位到三种脊椎动物细胞会种类的测序当中，以全盘总括8种流行CBE和ABE的双链编者结果和基因三组-活持续性关系。数据数据分析管理人员数据分析了脱氨酶，基因三组背景和细胞会种类在确定双链编者消除的遗传当中的起着，并合作开发了一种机器学习数学模型，可以在任何期待位置准确数据分析双链编者结果，还包括许多从前不可数据分析的特征。
透过所得信息，数据数据分析管理人员领域了各种双链GUI（还包括新近其设计的变体），将3388个与癌症相关的SNV的遗传和2399个编码基因三组准确地测量仪器为野生型（≥90％的精度），还包括通过非标准规范的双链编者结果。这些断定极大扩展了我们对双链编者的了解，并洞察了新的和先前说明了的双链GUI的新基本功能。
原始出处：
Andrew V. Anzalone, Luke W. Koblan & Did R. Liu, et.al. Genome editing with CRISPR–Cas nucleases, base editors, transposases and prime editors. Nature Biotechnology volume 38, pages824–844(2020)
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