SHADES框架识别多类进化信号
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SHADES框架识别多类进化信号
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AI 综述
Khan等提出SHADES深度学习框架，利用多尺度序列差异及其频率区分中性演化、选择性扫荡、平衡选择和适应性基因渗入；其分类准确率和检验效能优于多种同期方法，并对多项混杂因素保持稳健。 将该框架应用于欧洲人群的单倍型变异后，SHADES重新检出三类既有选择信号，并识别出与免疫防御、炎症调节和上皮屏障生物学相关的新基因。
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最新进展10月31日 00:00
SHADES：多尺度单倍型特征区分不同进化过程报道时间线
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10月31日
- bioRxiv · GenomicsSHADES：多尺度单倍型特征区分不同进化过程
SHADES 深度学习框架利用多尺度序列差异及频率，区分中性演化、选择性扫荡、平衡选择与适应性基因渗入。它在分类准确率和检验效能上优于多种同期方法，对多项混杂因素保持稳健。应用于欧洲人群单倍型变异时，SHADES 重新检出三类选择信号，并识别出与免疫防御、炎症调节和上皮屏障生物学广泛相关的新基因。
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