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摘要 基因组 DNA 的可弯曲性影响染色质包装和蛋白质-DNA 结合。然而，我们对影响 DNA 可弯曲性的基序尚无全面的了解。最近的高通量技术（例如 Loop-Seq）提供了解决这一差距的机会，但仍然缺乏准确且可解释的机器学习模型。在这里，我们介绍了 DeepBend，这是一个卷积神经网络模型，其卷积旨在直接捕捉 DNA 可弯曲性背后的基序及其调节可弯曲性的周期性出现或相对排列。DeepBend 的表现始终与其他模型相当，同时通过机械解释提供了额外的优势。除了证实已知的 DNA 可弯曲性基序之外，DeepBend 还揭示了几个新的基序，并展示了基序出现的空间模式如何影响可弯曲性。 DeepBend 的全基因组可弯曲性预测进一步展示了可弯曲性与染色质构象之间的关联，并揭示了控制拓扑相关域及其边界的可弯曲性的主题。
DeepBend：一种可解释的 DNA 弯曲模型
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