Genome Biol伯晓晨/廖明帜/陈河兵团队开发染色质可及性语言模型，实现跨物种、跨蛋白质、跨细胞类型染色质环高精度预测

伯晓晨、廖明帜和陈河兵团队开发了一种名为CLAMP的深度学习框架，该框架通过在大规模跨物种染色质可及性数据上进行预训练，整合了DNA序列特征、局部表观遗传信号和基因组空间距离等多模态信息。CLAMP在跨10个物种、18种蛋白质和24种细胞类型的特定蛋白质介导染色质环预测任务中表现出显著优于现有方法的性能。此外，研究团队还开发了可解释性分析方法CoVE，揭示不同基因组特征在预测中的贡献及其生物学背景依赖性。CLAMP提供了一个强大、可解释且广泛适用的工具，用于研究不同生物背景下的3D基因组组织，并为理解基因组功能和疾病开辟新途径。用户友好的CLAMP+网络平台已上线，访问地址为https://clamp.sysomics.com。