Ce projet développe un modèle prédictif pour évaluer l'efficacité de l'outil dCas9 dans la régulation de l'expression génique chez la bactérie E. coli. Il permet de concevoir des bibliothèques de guides ARN optimisés pour des criblages CRISPRi, améliorant ainsi la précision et l'efficacité des expériences génomiques. Les résultats sont validés par des analyses comparatives avec des données publiées, offrant une approche plus économique et accessible pour la recherche en biologie synthétique.