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摘要：本案涉及深度学习和自然语言处理领域，尤其涉及一种基于迁移学习建模转录调控网络的方法，解决现有技术难对不同染色质状态或者细胞类型中的转录调控网络进行系统性建模的问题。本案方法利用大规模转录调控因子全基因组结合图谱的数据来对语言模型进行预训练，以建模每个基因组区域上不同转录调控因子的相互作用关系。预训练语言模型学习到的这种转录调控因子的相互作用关系，能够通过迁移学习应用于不同的染色质状态和细胞类型中，从而实现对复杂且高度动态的转录调控网络的系统性建模。
主权项：1.一种基于迁移学习建模转录调控网络的方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：将等长基因组区域数据作为训练样本，将每个基因组区域上各顺反组的结合程度作为序列特征，对第一语言模型进行掩码预训练，所述第一语言模型包括编码层和第一解码层；基于下游任务，设计每个训练样本对应的标签，并设计第二解码层，使用第二解码层替换第一解码层，获得第二语言模型；利用所述训练样本和所述标签，对第二语言模型进行训练，在训练时冻结所述编码层部分参数，训练好的编码层能够针对所述下游任务解析转录调控网络，输出转录调控因子在每个基因组区域的嵌入表示。
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百度查询： 同济大学 基于迁移学习建模转录调控网络的方法
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