在一項新接收中，科學家開辟了超過的可表白性報酬智能(AI)，這是一種破解DNA源代碼的調節和控制訓令的本領路線，在卵白質-DNA相互功效的高辯別率圖譜演出練的神經收集無妨揭發一切基因組中精巧DNA序列情勢，并需要對那些序列結構并安置基因方法的更深沉領略。

接收于2月18日頒布在《自然-遺傳學》上，題目為“base-resolution models of transcription-factor binding reveal soft motif syntax”(轉錄因子貫穿的堿基領會模型揭發了軟基序語法)，通訊作者為斯托斯醫術接收所的Julia Zeitlinger。

新的神經收集被稱為堿基對收集(BPNet)，無妨表白為過程探求DNA轉錄因子貫穿，交易日所未有的精確度安排揭發調節和控制代碼地收集。這個收集的要害是在盡大約高的辯別率下舉行轉錄因子DNA貫穿考查和安置建立模型，直至單個DNA堿基的水平。

接收稱，截至與現有的考查截至特殊適合，而且還揭發了令科學家驚訝的新看法。

承擔編輯：任夢凡 PX204