新模型 Mola 从 DNA 序列预测单分子染色质状态分布

anshulkundaje · x · 2026-11-06

Stanford/EMBL 资助的博士后 Till 与合作者在 bioRxiv 发布预印本《Predicting single-molecule chromatin distribution from DNA sequence》，作者含 Ruoyu Wang、Junru Jin、Sebastian Pott、Jian Zhou（芝加哥大学）。

核心贡献：提出 sequence-to-distribution（S2d）框架，直接从 DNA 序列建模单分子染色态的完整概率分布，突破了以往深度学习模型只能预测细胞群体平均值的局限。训练出的模型 Mola 用于单分子染色质可及性建模，可量化序列驱动的核小体调控，揭示转录因子与核小体结合的多种不同模式，从单分子层面研究基因组调控机制。作者同时推荐了 Jian Zhou 实验室与 Katie Pollard 实验室的类似工作。