深度卷积神经网络分析低质量的ATAC-seq数据

一句话评价

一个基于深度卷积神经网络分析低覆盖度和低质量ATAC-seq的工具

文章信息

题目:AtacWorks: A deep convolutional neural network toolkit for epigenomics

杂志:bioRxiv

时间:Nov. 4, 2019

链接: doi: http://dx.doi.org/10.1101/829481.

文章介绍:

这篇文章介绍了一个基于深度卷积神经网络的方法解析低覆盖度或低质量ATAC-seq数据的工具包——AtacWorks 。使用的架构是Resnet (residual neural network) 。训练模型的数据来自4个血细胞类型,之后利用得到的模型分析HSC,鉴定了差异调控元件、转录因子印迹。

工具介绍:https://github.com/clara-genomics/AtacWorks

安装方法:

流程:

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碎碎念

还看不懂深度学习的算法,一些基本概念都不理解

每日文献摘要:第20篇 2019年11月23日 周六