EpiInsula:从表观信号回归Hi-C绝缘分数
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EpiInsula:从表观信号回归Hi-C绝缘分数
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AI 综述
EpiInsula 作者团队发布了一个扩张卷积框架,用 ±700-kb 窗口内的六条细胞类型特异表观基因组轨道,把 10-kb Hi-C 绝缘分数作为连续量预测,而非做边界分类。 在染色体隔离划分下(每个评估位点所用模型均未见过其所在染色体),四条人类细胞系的留出相关系数分别为 0.791、0.780、0.860 和 0.774;实测对预测绝缘分数的回归斜率为 0.90–0.95,作者据此称条件均值得到校准。 工具已在 GitHub 公开(https://github.com/Yin-Shen/EpiInsula)。
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最新进展10月27日 03:30
EpiInsula 从细胞类型特异表观信号校准回归 Hi-C 绝缘分数报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月27日
- Briefings in BioinformaticsEpiInsula 从细胞类型特异表观信号校准回归 Hi-C 绝缘分数
EpiInsula 是一个扩张卷积框架,用 ±700-kb 窗口内的六条细胞类型特异表观基因组轨道,把 10-kb Hi-C 绝缘分数作为连续量来预测,而不是做边界分类。在染色体隔离划分下,四条人类细胞系的留出相关系数分别为 0.791、0.780、0.860 和 0.774,实测对预测绝缘分数的回归斜率为 0.90–0.95,说明条件均值得到校准。
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