RegEvol: detection of directional selection in regulatory sequences through phenotypic predictions and phenotype-to-fitness functions
Il paper presenta RegEvol, un nuovo metodo che combina previsioni di machine learning sull'attività dei fattori di trascrizione con modelli evolutivi per identificare la selezione direzionale nelle sequenze regolatorie non codificanti, applicandolo con successo a milioni di regioni regolatorie di *Drosophila melanogaster* e a dati umani per rivelare adattamenti in sistemi specifici come quello riproduttivo e nervoso.