美國麻省理工學院化學家們利用生成式人工智能（AI）技術，開發出一種可快速預測三維基因組結構的新模型。新模型能在幾分鐘內預測出數千種結構，速度遠超現有的實驗分析方法。研究成果發表于最新一期《科學進展》雜志。
人體每個細胞都含有相同的遺傳序列，但每個細胞只表達其中一部分基因。這種細胞特異性的基因表達模式確保了不同類型細胞之間的差異，而這些表達模式部分取決于遺傳物質的三維結構。
新模型名為ChromoGen，旨在從底層DNA序列出發，預測三維基因組結構。它包括兩個組成部分，第一部分是一個深度學習模型，能夠“讀取”基因組，分析編碼在DNA序列和染色質可訪問性數據中的信息；第二部分是一個生成式AI模型，經過訓練后能夠預測出物理上準確的染色質構象。
訓練該模型所用的數據集包括超過1100萬個染色質構象，這些數據來源于對16個人類B淋巴細胞系單細胞進行的實驗。
ChromoGen模型能有效地捕捉序列—結構關系，為每段DNA序列生成多種可能的結構。這是因為DNA是一種非常無序的分子，同一個DNA序列可以產生許多不同的構象。這種方法不僅大大加速了三維基因組結構的預測過程，也為深入研究基因組的三維組織如何影響細胞的基因表達模式和功能提供了有力工具。
這一突破性技術有望幫助科學家更快地理解基因調控機制，促進疾病治療和生物技術領域的進步。
美國麻省理工學院化學家們利用生成式人工智能（AI）技術，開發出一種可快速預測三維基因組結構的新模型。新模型能在幾分鐘內預測出數千種結構，速度遠超現有的實驗分析方法。研究成果發表于最新一期《科學進展》雜志。
人體每個細胞都含有相同的遺傳序列，但每個細胞只表達其中一部分基因。這種細胞特異性的基因表達模式確保了不同類型細胞之間的差異，而這些表達模式部分取決于遺傳物質的三維結構。
新模型名為ChromoGen，旨在從底層DNA序列出發，預測三維基因組結構。它包括兩個組成部分，第一部分是一個深度學習模型，能夠“讀取”基因組，分析編碼在DNA序列和染色質可訪問性數據中的信息；第二部分是一個生成式AI模型，經過訓練后能夠預測出物理上準確的染色質構象。
訓練該模型所用的數據集包括超過1100萬個染色質構象，這些數據來源于對16個人類B淋巴細胞系單細胞進行的實驗。
ChromoGen模型能有效地捕捉序列—結構關系，為每段DNA序列生成多種可能的結構。這是因為DNA是一種非常無序的分子，同一個DNA序列可以產生許多不同的構象。這種方法不僅大大加速了三維基因組結構的預測過程，也為深入研究基因組的三維組織如何影響細胞的基因表達模式和功能提供了有力工具。
這一突破性技術有望幫助科學家更快地理解基因調控機制，促進疾病治療和生物技術領域的進步。
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