Motif-based models accurately predict cell type-specific distal regulatory elements
6.4
来源：
Nature
关键字：
computational biology
发布时间：
2025-11-25 04:13
摘要：
研究提出了一种新的计算框架Bag-of-Motifs (BOM)，用于准确预测细胞类型特异性的远端调控元件。BOM通过无序计数转录因子基序的方式，结合梯度提升树，能够在多种物种的数据中实现高预测准确性，超越了复杂的深度学习模型。该框架的可解释性和广泛适用性使其在生物技术领域具有重要的应用潜力，尤其是在理解基因调控和细胞身份方面。
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关键证据
BOM在多个物种和细胞类型中表现出高预测准确性
BOM的简单性和可解释性使其在生物技术应用中具有潜力
研究展示了BOM在细胞身份调控中的有效性
真实性检查
否
AI评分总结
研究提出了一种新的计算框架Bag-of-Motifs (BOM)，用于准确预测细胞类型特异性的远端调控元件。BOM通过无序计数转录因子基序的方式，结合梯度提升树，能够在多种物种的数据中实现高预测准确性，超越了复杂的深度学习模型。该框架的可解释性和广泛适用性使其在生物技术领域具有重要的应用潜力，尤其是在理解基因调控和细胞身份方面。