DeepCNet: A multimodal deep learning model for predicting cell type-specific gene expression and promoter-enhancer interactions from single-cell multiome data
DeepCNet è un nuovo framework di deep learning multimodale che sfrutta dati multiomici a singola cellula per prevedere accuratamente l'espressione genica specifica per tipo cellulare e inferire le interazioni promotore-enhancer regolatorie, consentendo così la costruzione di reti di regolazione genica dei fattori di trascrizione e l'identificazione di alterazioni regolatorie specifiche per condizione in malattie come l'Alzheimer.