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建模远程DNA依赖性对于了解广泛的生物学环境中的基因组结构和功能至关重要。然而，有效捕获这些广泛的依据，这些依赖可能跨越数百万个基本对，例如三维（3D）染色质折叠预测，仍然是一个重大挑战。此外，这是一个全面的基准套件，用于评估依赖远程依赖性的任务。To address this gap, we introduce DNAL ONG B ENCH , a benchmark dataset encompassing five important genomics tasks that consider long-range dependencies up to 1 million base pairs: enhancer-target gene interaction, ex- pression quantitative trait loci, 3D genome organization, regulatory sequence activity, and transcrip- tion initiation signals.为了全面评估Dnal ong b ench，我们评估了五种方法的性能：特定于任务的专家模型，基于卷积的神经网络（CNN）模型以及三个微调的DNA DNA基础模型 - Hyenadna，Caduceus-PH和Caduceus-Ps。我们将视Nnal ong b ench作为标准化资源，有可能促进对新兴DNA序列基于长期依赖关系的全面比较和严格评估。
远程DNA预测任务的基准套件
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