ИИ и сложнейшие проблемы мира · Науки о жизни · Nature (computational biology) · 2026-10-22
Прогнозирование кинетики транскрипционных всплесков по модификациям гистонов с помощью глубокого обучения
Оригинальное название: Predicting transcriptional burst kinetics from histone modifications with deep learning
Транскрипция по своей природе протекает всплесками, однако было трудно количественно оценить на масштабе генома, как ландшафты модификаций гистонов кодируют кинетику всплесков. Модель глубокого обучения под названием DeepBurst предсказывает специфичные для генов режимы частоты и размера всплесков по профилям модификаций гистонов вокруг сайтов начала транскрипции, показывая стабильную эффективность на трёх линиях клеток человека и сильную обобщающую способность между типами клеток. Интерпретация модели указывает, что частота всплесков выигрывает от более широкого хроматинового контекста, тогда как размер всплесков в большей степени зависит от сигналов в проксимальной к промотору области, а возмущения in silico выявляют изменения профиля гистонов, которые, согласно предсказаниям, сдвигают режимы всплесков.