又一篇！西北农林科技大学“80后”副校长团队在国际著名期刊（IF=16.3）上发表最新研究成果

本研究提出了一个新的深度学习框架deepTFBS，旨在解决转录因子-DNA结合的精确预测问题。研究背景基于当前生物信息学领域对组学大数据智能挖掘的需求，特别是针对转录因子结合位点（TFBS）的预测挑战。研究目的是通过结合大规模转录因子结合位点数据、多任务学习和迁移学习技术，提升TFBS预测的准确性，尤其是在小样本训练和跨物种预测任务中的表现。研究结果表明，deepTFBS在拟南芥转录因子评估中显著优于传统方法，并在小麦跨物种预测任务中表现出色，PRAUC比基线模型提高30.6%。此外，通过实验验证了其跨物种应用潜力，特别是在资源有限的作物研究中具有重要价值。