Modeling nascent transcription from chromatin landscape and structure with CLASTER
Rattachement africain : us, dk. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract We present the Chromatin Landscape and Structure to Expression Regressor (CLASTER), an epigenetic-based deep neural network that can integrate different data modalities describing the chromatin landscape and its 3D structure. CLASTER effectively translates them into nascent transcription levels measured at a kilobasepair resolution. The model provides a platform to understand the epigenetic drivers and learned rules of nascent transcription, and to predict the impact of in silico epigenetic perturbations. We conclude that the predominant locality of current machine learning approaches emerges as a signature of genomic organization, having broad implications for future modeling approaches.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
Où se fait cette recherche
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Broad Institute pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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University of Copenhagen pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Danish Cancer Society pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
Broad Institute, University of Copenhagen et Danish Cancer Society.
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