EMBL/斯坦福团队发布SMFNet:首次以单分子分辨率建模染色质状态
anshulkundaje · x · 2026-11-06
Anshul Kundaje 团队(EMBL 海德堡 + 斯坦福)在 bioRxiv 发布论文《SMFNet reveals principles of combinatorial transcription factor assembly》,提出序列条件生成扩散模型 SMFNet,可直接拟合 SMF、Fiber-seq 等单分子足迹数据的染色质状态分布,当前上下文长度为 2 Kb。
作者指出,此前的 BPNet、ChromBPNet、ProCapNet 虽达到单碱基对分辨率并证明了模型可解释性对研究调控语法(regulatory syntax)的价值,但它们训练在大量细胞与分子的平均谱上,掩盖了同一细胞类型内调控状态的异质性与动态。SMFNet 把研究推进到单分子分辨率,可建模完整的染色质状态分布。
团队还推出单分子层面的 in silico 突变方法 PRISM,用于解析影响单分子染色质状态的序列特征(motif 与语法),多类扰动实验验证效果良好。作者认为这类模型将推动 ML 与生物物理在基因调控领域的进一步统一,并计划借助序列条件生成模型的视角探索底层生物物理机制。
所属事件:斯坦福与EMBL发布SMFNet：扩散模型预测单分子染色质可及性(7 条相关)→
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