尽管多肽校对器被尤其用以期望点基因，但是决定多肽校对结果的因素尚不十分清楚。
2020年7同月23日，迈耶数据研究所Did R. Liu设计者团队在Cell 该软件出版文中“Determinants of Base Editing Outcomes from Target Library Analysis and Machine Learning”的数据研究专著，该数据研究在灵长类细胞膜之前38,538个DNA整合抗病毒上表征了11个双链和核能糖多肽校对器（CBE和ABE）的多肽-活性父长子关系，并用作得来结果培训了BE-Hive，这是一种自然语言处理数学方法，可准确研究多肽校对表现型结果（R ≈0.9）和效率（R≈0.7）。
数据研究职员以≥90％的精确度忽视了3388个与性疾病相关的SNV，其之前以外675个等位基因，其“旁观者”碱基被BE-Hive应该研究，因此很难校对。该数据研究发掘出了实际上很难研究的C-to-G或C-to-A校对的一般说来，并利用这些发掘出以≥90％的真实性忽视了174个病原性SNV的编码多肽。就此，该数据研究利用BE-Hive的感叹来设计者个人化的CBE变锥体，以抑制校对结果。这些发掘出很感兴趣了多肽校对，付诸了实际上难以处理的期望的校对，并为重新基础校对器获取了改进的校对新功能。
另外，2020年7同月8日，迈耶数据研究所Did R. Liu及华盛顿大学医学院Joseph D. Mougous共同通讯在Nature 该软件出版文中“A bacterial cytidine deaminase toxin enables CRISPR-free mitochondrial base editing”的数据研究专著，该数据研究详细描述了一种细菌有数化学物质，将其定名为为DddA，它可以中间体dsDNA之前胞苯甲酸的脱氨。该数据研究设计者了无毒且无活性的split-DddA半底物：DddA分离的一部分组受体（转录激活长子样效应长子阵列受体）和尿嘧啶糖基化酶抑制剂的融合，产生了无RNA的DddA派生的双链多肽校对器（DdCBE），可中间体人mtDNA之前的C?G到T?A转化，具高抗病毒依赖性和产品。该数据研究用作DdCBEs构建人类细胞膜之前与性疾病相关的mtDNA基因，从而导致呼吸速率和氧化激酶的改变。不含CRISPR的DdCBE可以直观操纵mtDNA，而不是消除因被依赖性核能糖核能酸切割而产生的mtDNA解码，这对线粒锥体性疾病的数据研究和潜在化疗具尤其的意义。
2020年6同月29日，迈耶数据研究所Did Liu在Nature Biotechnology 该软件出版文中“Programmable m6A modification of cellular RNAs with a Cas13-directed methyltransferase”的数据研究专著，该数据研究毫无疑问具截短的METTL3酮转移酶组受体或者是METTL3：METTL14酮转移酶复合物与核能定位dCas13融合锥体，可以对细胞膜质RNA进行时依赖性m6A掺入，而前者的融合受体脱靶活性同样低。跨多个亚基的独立细胞膜测定法得出结论，这种依赖性RNA酮化（TRM）管理系统以高依赖性细胞膜内了有效的m6A加装在内源RNA转录物之前。就此，该数据研究断定TRM可以正向m6A细胞膜内的转录本稀土元素转变和自由选择性剪接。这些发掘出将TRM制度化为用以依赖性转录组工程施工的方法，可以阐明单个m6A修饰的效用并研究其新功能效用。
2020年6同月22日，迈耶数据研究所Did Liu设计者团队在Nature Biotechnology 该软件出版文中“Genome editing with CRISPR–Cas nucleases, base editors, transposases and prime editors”的管理系统性文章，该管理系统性首先详细描述已表征的Cas9和Cas12核能糖核能酸的天然变异锥体，并详细介绍具扩大的依赖性适用范围和依赖性的Cas9和Cas12核能糖核能酸变异锥体的研发。几周，该管理系统性讨论多肽校对器的研发和运用，这些校对器可直观加装点基因而无均需核能苯甲酸酸DNA断裂（DSB）或供锥体DNA模版。就此，该管理系统性总结了新兴的CRISPR–CasDNA校对方法，以外细胞膜内原野段DNA苯基的Cas转座长子和重组酶，以及主要校对器，它们以代替完整DNA多肽的方式则直接将校对后的多肽存储期望DNA亚基。
DNADNA之前依赖性碱基的校对是数据研究和化疗运用的一项关键新功能。单碱基变锥体（SNV）达占多数已知致病等位基因的一半，因此有针对性的点基因可以促进遗传病的数据研究或潜在化疗。实际上，数据研究职员研发了双链多肽校对器（CBE）和核能糖多肽校对器（ABE），它们共同付诸了所有四个过渡阶段点基因的依赖性（C→T，T→C，A→G ，以及G→A），并具更高的期望代替率与不期望的插入和局限性（indels）%。
多肽校对的实用性很感兴趣了具不同一般来说的多肽校对器变锥体的研发。迄今为止，通过研究少量DNA亚基的校对结果来收集这些一般来说，多半自由选择这些亚基与在此之后的DNA校对数据研究相一致。但是，多肽校对器和期望多肽之有数的相互效用会以复杂的，有时是不直观的方式则影响校对结果。结果，获得具所均需效率的所均需表现型多半均需要对每个抗病毒进行时多肽校对和单向导RNA（sgRNA）自由选择的经验优化。
某些不适合用以多肽校对的标准准则的可行期望可能被忽略，因为用以期望自由选择的简便准则很难全然捕捉多肽校对的适用范围。对多肽校对的多肽和脱氨酶一般说来进行时管理系统，全面的研究将增强我们对多肽校对器的明白，促进它们在直观校对运用程序之前的用作，并指导重新多肽校对器的研发。
文章模式图（图源自Cell ）
在这项数据研究之前，数据研究职员研发了包含38,538对sgRNA和靶多肽对的小学馆，并将它们整合到三种灵长类细胞膜类型的DNA之前，以全面表征8种流行CBE和ABE的多肽校对结果和多肽-活性父长子关系。数据研究职员研究了脱氨酶，多肽背景和细胞膜类型在具体多肽校对产生的表现型之前的效用，并研发了一种自然语言处理数学方法，可以在任何期望前方准确研究多肽校对结果，以外许多实际上不可研究的特征。
利用得来信息，数据研究职员运用了各种多肽校对器（以外新近设计者的变锥体），将3388个与性疾病相关的SNV的表现型和2399个编码多肽准确地校正为野生型（≥90％的弹道），以外通过非标准的多肽校对结果。这些发掘出大大扩展了我们对多肽校对的明白，并阐明了重新和在此之后详细描述的多肽校对器的开发人员。
完整出处：
Andrew V. Anzalone, Luke W. Koblan Simon 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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