【摘 要】
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染色质交互作用一般发生在生物基因表达过程中,可以对染色质高维空间如染色质环、拓扑结构域等产生影响,通过特定实验的高通量测序技术如5C、Hi-C等可获得染色质交互作用信息
【机 构】
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四川大学计算机学院,四川大学网络空间安全学院
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染色质交互作用一般发生在生物基因表达过程中,可以对染色质高维空间如染色质环、拓扑结构域等产生影响,通过特定实验的高通量测序技术如5C、Hi-C等可获得染色质交互作用信息,预测染色质交互作用信息具有重要价值,可减少测序技术高昂的代价。提出基于组蛋白修饰数据来预测Hi-C数据的深度学习方法,从不同角度对结果进行分析,表明该方法可以较好预测原始染色质交互作用情况,为组蛋白修饰预测染色质交互作用数据提供一种可行路线。
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