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Nat Commun丨开发基于深度学习的单细胞水平具体转座子位点表达定量模型

BioArt 2024-12-25 00:00
文章摘要
本文介绍了麦吉尔大学Ding Jun课题组开发的一种基于深度学习的单细胞水平转座子位点表达定量模型MATES。转座子在基因调控和基因组进化中起重要作用，但由于其重复性和高拷贝数，单细胞水平上的转座子定量面临挑战。MATES通过分析转座子区域周围独特比对读段的分布，概率性地将多重比对转座子读段分配到特定位点，从而实现精确定量。该模型在多个单细胞测序平台上进行了验证，显示出高精确性和广泛适用性，为转座子在细胞动态和基因调控中的作用研究提供了新的工具。
Nat Commun丨开发基于深度学习的单细胞水平具体转座子位点表达定量模型
查看文献： MATES: a deep learning-based model for locus-specific quantification of transposable elements in single cell
查看期刊： Nature Communications
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