DeepCNet: A multimodal deep learning model for predicting cell type-specific gene expression and promoter-enhancer interactions from single-cell multiome data
DeepCNet is een nieuw multimodaal deep learning-framework dat gebruikmaakt van single-cell multiome-data om celtype-specifieke genexpressie nauwkeurig te voorspellen en regulatorische promoter-enhancer-interacties af te leiden, waardoor de constructie van transcriptiefactor gen-regulerende netwerken en de identificatie van conditie-specifieke regulatorische veranderingen in ziekten zoals Alzheimer mogelijk wordt.