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Nucleotide Transformer
Nucleotide Transformer
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新论文为基因调控网络推断提供双重框架
一篇新论文介绍了两种推断基因调控网络（GRNs）的框架。第一个框架PMF-GRN使用概率图模型和变分推断来提供具有不确定性意识的估计和原则性的模型选择。第二个框架GLM-Prior微调Nucleotide Transformer，直接从核苷酸序列预测TF-目标基因相互作用，并能跨物种泛化。这些方法旨在克服当前GRN重建的局限性，例如启发式模型选择和转移先验知识的困难。
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LDARNet模型使用自适应分词进行基因组分析
研究人员开发了LDARNet，一个拥有1.2亿参数的基因组基础模型，该模型利用自适应分词来改进DNA序列建模。与之前具有固定分词边界的模型不同，LDARNet在无监督的情况下动态调整这些边界，与生物基序对齐。在27项任务的评估中，LDARNet取得了显著成功，在紧凑模型中赢得了18项任务中的11项，并在组蛋白修饰任务上设定了新的最先进结果，性能超越了许多更大的模型。