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SMFNet预印本用扩散模型预测单分子染色质可及性

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AI 综述

斯坦福大学Anshul Kundaje团队与EMBL海德堡等机构在bioRxiv发布SMFNet预印本,提出用扩散模型直接从DNA序列预测单分子尺度的染色质可及性,并用于预测转录因子的组合组装方式。 该工作通过15项扰动实验验证。这一方法的意义在于:可及性预测不必再依赖细胞系、测序类型等平均化标签,模型直接从序列推算单分子层面的开放程度和因子组合,从而为解释基因组调控元件在特定细胞类型中的作用提供工具。预印本阶段,结论仍以同行评议前的形式呈现。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

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11月6日
  1. AGI Hunt
    扩散模型 SMFNet 从 DNA 序列预测单分子染色质可及性

    斯坦福 Anshul Kundaje 团队与 EMBL 海德堡等机构合作在 bioRxiv 发布 SMFNet 预印本,利用扩散模型从 DNA 序列预测单分子染色质可及性,并预测转录因子的组合组装。该工作经过 15 项扰动实验验证。

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