Integrating convolution and self-attention improves language model of human genome for interpreting non-coding regions at base-resolution.

Yang, Meng; Huang, Lichao; Huang, Haiping; Tang, Hui; Zhang, Nan; Yang, Huanming; Wu, Jihong; Mu, Feng

Yang, Meng; Huang, Lichao; Huang, Haiping; Tang, Hui; Zhang, Nan; Yang, Huanming; Wu, Jihong; Mu, Feng.

Afiliación

Yang M; MGI, BGI-Shenzhen, Shenzhen 518083, China.
Huang L; Department of Biology, University of Copenhagen, Copenhagen DK-2200, Denmark.
Huang H; MGI, BGI-Shenzhen, Shenzhen 518083, China.
Tang H; MGI, BGI-Shenzhen, Shenzhen 518083, China.
Zhang N; MGI, BGI-Shenzhen, Shenzhen 518083, China.
Yang H; MGI, BGI-Shenzhen, Shenzhen 518083, China.
Wu J; BGI-Shenzhen, Shenzhen 518083, China.
Mu F; Guangdong Provincial Academician Workstation of BGI Synthetic Genomics, BGI-Shenzhen, Shenzhen, 518120, China.

Nucleic Acids Res ; 50(14): e81, 2022 08 12.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35536244

Asunto(s)

Diabetes Mellitus Tipo 2; Genoma Humano; Humanos; Regiones Promotoras Genéticas; Secuencias Reguladoras de Ácidos Nucleicos; Análisis de Secuencia de ADN/métodos

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Genoma Humano / Diabetes Mellitus Tipo 2 Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Nucleic Acids Res Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: China Pais de publicación: Reino Unido

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