CGM第426期：植物转录调控序列的人工智能设计
2024年7月21日CGM-ZYH
能否用深度学习设计植物转录调控序列？报告介绍人工智能设计调控序列的方法与验证。
活动回放
在 Bilibili 打开完整回放 ↗尽管转录调控已被发现了半个多世纪，但人类仍然无法对其进行理性设计。为了解决这一难题，我们开发了以近端调控序列作为唯一输入来预测mRNA丰度和序列来源物种的人工智能模型PhytoExpr。通过对覆盖植物主要分支的17个物种调控区DNA序列进行深度学习，PhytoExpr 实现了在单核苷酸水平下对输入序列的功能注释。同时，我们利用 PhytoExpr 开发了两种可靠算法，分别用于设计顺式调控区功能变异，以及从头设计物种特异性顺式调控序列。本研究有助于更深入地理解植物基因表达调控机制，并为调控区功能变异挖掘、调控区基因编辑和从头合成提供了可靠工具。
参考文献
- Li Tianyi, Xu Hui, Teng Shouzhen, Suo Mingrui, Bahitwa Revocatus, Xu Mingchi, Qian Yiheng, Ramstein Guillaume P., Song Baoxing, Buckler Edward S., Wang Hai. Modeling 0.6 million genes for the rational design of functional cis -regulatory variants and de novo design of cis- regulatory sequences. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2024;121(26):e2319811121. DOI: 10.1073/pnas.2319811121
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