西北农林科技大学“80后”副校长团队再取研究进展

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。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预测的准确性和跨物种应用能力。研究结果表明，deepTFBS在拟南芥和小麦的TFBS预测任务中表现优异，特别是在小样本训练和跨物种预测方面。此外，该模型在轻量化和速度上优于其他预训练大模型，适用于大规模基因组分析。deepTFBS的开源性和跨物种能力为作物研究提供了新工具，有望加速作物精准育种和功能基因组学的发展。