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单细胞测序技术的最新进展为揭示不同细胞状态下的多尺度基因调控语法提供了前所未有的机会。在这里，我们将介绍我们使用大规模单细胞多组学数据揭示细胞类型特异性基因调控语法的计算工作。首先，我们开发了一个名为 SAILER 的深度生成模型，从单细胞表观遗传数据中学习低维潜在细胞表征，以准确表征细胞状态。SAILER 采用了传统的编码器-解码器框架，并对不受混杂因素影响的生物学稳健细胞嵌入施加了额外约束。然后，我们将介绍 DIRECT-NET，一种使用单细胞多组学数据发现顺式调控元件和构建调控网络的有效方法。与现有需要大量功能基因组数据的方法不同，DIRECT-NET 可以从单个基因组构建细胞类型特异性基因调控网络，而无需任何辅助数据。最后，我们将我们的方法应用于来自死后大脑样本的 130 万个单核，发现了脑部疾病的关键遗传和表观遗传变化。
单一表征大脑调节语法
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