EpiAgent基礎模型解碼單細胞表觀基因組
單細胞ATAC-seq為研究細胞層面的表觀基因組景觀帶來機會,但數據稀疏、高維且下游任務繁多。研究人員發表基礎模型EpiAgent,以「細胞句子」的巧思統一處理這些難題,成果刊於《Nature Methods》。
建模思路
EpiAgent基於大規模Human-scATAC-Corpus數據集預訓練,把細胞的染色質開放模式編碼為簡潔的「細胞句子」,並透過雙向注意力機制捕捉調控網絡背後的細胞異質性。


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