虽然碱基编辑器被广泛用于对基因进行定点编辑，但至今为止，我们对于碱基编辑器编辑效果的决定因素有哪些并不十分了解。美国哈佛大学刘如谦团队利用11个最受欢迎的碱基编辑器，对哺乳动物细胞中约3.8万个基因位点进行编辑的数据，创建了能精准预测碱基编辑器基因编辑效果的机器学习模型BE-Hive。研究人员发现，通过对3388个疾病相关单核苷酸突变的编辑的验证，发现BE-Hive预测准确率高达90%以上，甚至能准确预测出哪些等位基因不会被编辑。研究人员还利用BE-Hive模型，发现了某些碱基编辑器的“怪癖”——比如之前一般是将碱基C（胞嘧啶）变为T（胸腺嘧啶）的常规路线，有时会将碱基C变为G（鸟嘌呤）或A（腺嘌呤），从而帮助未来设计全新的碱基编辑工具，改进碱基编辑器的基因编辑能力。