Evo2预测植物双向启动子活性

研究团队用基因组语言模型 Evo2 预测植物双向启动子（BDP）活性，并在拟南芥、玉米、水稻和小麦四个物种中分析序列编码的调控规律。按共表达强度对 BDP 分层后，Evo2 嵌入在比较中优于 k-mer 特征、转录因子结合位点矩阵和序列训练的卷积神经网络等基线。 在单一物种或多物种上训练的模型可迁移到留出物种；互花米草的活体植物验证支持了预测的高活性 BDP。稀疏自编码器分析将 Evo2 嵌入与核小体定位及物种特异的转录因子图谱联系起来。

AI 根据报道生成 · 36 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。