CNN-CR解析跨细胞类型共享motif词汇
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CNN-CR解析跨细胞类型共享motif词汇
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AI 综述
Shen、S.与Wang、W.在bioRxiv发表预印本,提出可解释神经网络CNN-CR,并在116个人类生物样本中学习调控DNA motif、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,并可泛化到未参与模型发现的细胞环境。 研究进一步发现,染色质状态决定哪些motif实例可供调控使用,reader的身份则决定其解读方式;ChIP-seq数据和全基因组扰动结果支持这一机制。
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最新进展11月3日 00:00
CNN-CR揭示人类不同细胞类型差异化解读紧凑的DNA motif词表报道时间线
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11月3日
- bioRxiv · BioinformaticsCNN-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。
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