CNN-CR揭示人类不同细胞类型差异化解读紧凑的DNA motif词表

研究团队开发了可解释神经网络CNN-CR，在116个人类生物样本中学习调控motif并预测基因表达。结果显示，数十个反复出现的motif家族保留了大部分预测信息，并可泛化到未用于发现的细胞环境。染色质状态决定哪些motif实例可供调控使用，reader身份决定其解读方式；ChIP-seq数据和全基因组扰动结果支持这一机制。