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Nature\u00A0|\u00A0深度学习模型直接从DNA序列解码人类启动子调控语法

BioArt 2026-02-14 09:21
文章摘要
背景：传统深度学习方法预测人类启动子活性依赖于整合大量表观基因组数据，计算成本高且难以直接推断因果关系。研究目的：开发一个轻量级深度学习模型PARM，仅从DNA序列准确预测启动子活性并解析其调控语法。结论：PARM模型基于MPRA数据训练，能高精度预测启动子活性，识别功能序列元件，发现罕见转录因子基序，并在多种细胞类型和刺激响应中揭示细胞特异性调控，为合成生物学和疾病突变解读提供方法学基础。
Nature\u00A0|\u00A0深度学习模型直接从DNA序列解码人类启动子调控语法
查看文献： Regulatory grammar in human promoters uncovered by MPRA-based deep learning
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