구체적으로는
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작성자 천재 댓글 0건 조회 5회 작성일 26-06-23 17:46본문
구체적으로는 (i) 특정 세포 유형에서 감염-고착 전환을 제어하는 후보 시스 조절 요소 및 전사 인자, (ii) 보존된 조절 모듈과 계통 특이적 조절 모듈, (iii) 비콩과 식물에서 부분적인 공생 프로그램을 재구성할 것으로 예측되는 간결한 '편집 세트'를 제시합니다. 무엇보다 중요한 것은 예측 결과를 종간 검증을 통해 평가하고 반복적인 실험적 검증을 우선적으로 수행하여 모델과 엔지니어링 결과를 모두 개선하는 능동적 학습 루프를 구축해야 한다는 점입니다( 그림 3 ). 모델 구축 과정에서 Genos와 같은 대규모 유전체 모델과 같은 기존 프레임워크를 AI 기반 학습의 토대로 활용하고, 다양한 오믹스 데이터를 통합하여 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 미세 조정 단계에서는 GENIE3 및 SCENIC과 같은 알고리즘이 유전체 조절 및 세포 특이적 발현 패턴 모델링에 유용한 참고 자료가 될 수 있으며 [78–80] , SpatialDE 및 BayesSpace와 같은 방법은 시공간적 발현 역학 분석에 도움이 될 수 있습니다 [81,82] .
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