TRAPT: A novel deep learning framework for transcription regulators prediction via integrating large-scale epigenomic data
ID:45 View Protection:ATTENDEE Updated Time:2025-03-25 14:18:27 Hits:1012 Oral Presentation

Start Time:2025-03-29 14:30(Asia/Shanghai)

Duration:20min

Session:S5 一作面对面论坛(交叉) » S5一作面对面论坛(交叉)

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Abstract
我们提出了转录调控因子活性预测工具(TRAPT),这是一个多模态深度学习框架,通过学习和整合目标基因顺式调控元件和全基因组结合位点的调控潜力来推断调控因子活性。通过对570个TR相关数据集的实验结果表明,TRAPT在预测TRs方面优于现有方法,特别是在预测转录共因子和染色质调控因子方面。并且TRAPT成功识别了与疾病、遗传变异、细胞命运决定和组织相关的关键TRs。
Keywords
Speaker
张国锐
硕士研究生 南华大学附属第一医院

我本科毕业于哈尔滨医科大学医学信息学系,现为南华大学衡阳医学院生物物理学专业研究生,师从李春权教授。我的研究方向聚焦于转录调控相关算法研究,已在Nature Communications、Nucleic Acids Research、Briefings in Bioinformatics、Journal of Cellular and Molecular Medicine等国际权威期刊以第一作者或共同第一作者身份发表多篇学术论文。

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  • Conference Date

    Mar 28

    2025

    to

    Mar 30

    2025

  • Apr 15 2025

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