跳到正文
热点事件观察中

CNN-CR解析跨细胞类型共享motif词汇

1 篇报道1 个报道来源1 天前更新

先了解这件事

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。

AI 根据报道生成 · 6 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月3日
  1. bioRxiv · Bioinformatics
    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。

本事件热度走势

可比范围当前
5
可比范围峰值
611月3日 18:00
近 24 小时变化
–

趋势仅比较持续完整观测到的相同主体,范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度;键盘可用左右方向键切换。