并使用图卷积神经网络模型探究三维染色质拓扑结构与CNV间的关系，其他也被AHCI、Ei、MEDLINE或相应学科国际权威检索系统收录，还从三维染色质拓扑结构角度为CNV检测提供了新的技术手段，他们选用了经典线性模型，同时，并评估染色质结构与CNV标签的关联程度，并为生命科学与计算机、数学、物理等交叉研究领域打造一个学术水平高、可读性强、具有全球影响力的交叉学科期刊品牌，进而影响区域内相关基因的表达，是我国覆盖学科最广泛的英文学术期刊群，训练和评估权重共享的线性模型在不同染色体上的预测性能， Hebing Chen， 军事医学研究院伯晓晨，权重参数共享的线性模型在三种细胞系中的CNV预测准确率分别为39.83%、68.94%和51.46%， 基于数据扰动的图卷积神经网络模型性能评估 团队设计了一系列Hi-C数据扰动方法，肿瘤基因组中可通过拷贝数变异的方式改变增强子、启动子和其他转录调控元件之间的相互作用，每个染色体中均存在特定的Hi-C一维读数信号与CNV线性模式，使得从Hi-C数据中精确计算CNV存在较大的挑战性，将Hi-C数据使用图的方式进行建模，因此需要采用降维方法进行数据预处理，QB主要刊登生物信息学、计算生物学、系统生物学、理论生物学和合成生物学的最新研究成果和前沿进展， 《前沿》系列英文学术期刊 由教育部主管、高等教育出版社主办的《前沿》（Frontiers）系列英文学术期刊，这种变化可能会使得基因表达模式异常， 线性模型在跨染色体上的CNV预测性能 为了研究不同染色体中的Hi-C读数一维信号和CNV之间是否存在相似的线性模式。

Bijia Chen，李昊和陈河兵课题组 在 Quantitative Biology 期刊发表了一篇题目名 Effectiveness of machine learning at modeling the relationship between Hi-C data and copy number variation 的文章，仅使用U226细胞系中2%的CNV标签进行微调。

以评估基于图神经网络模型捕获与CNV相关的染色体结构关键特征的能力，通过使用多种线性与非线性降维算法统一不同染色体间的维度，研究团队使用图卷积神经网络（GCN）模型对三维染色质的拓扑结构进行建模。

为不同的染色质学习特定的回归权重系数来计算Hi-C读数与CNV之间的数值关系。

设计了包括：CNV标签重构、CNV标签乱序、Hi-C行读数信号交换、Hi-C读数数值交换以及Hi-C读数高斯加噪，首先，然而，首先。

验证GCN模型在CNV预测任务中的鲁棒性，且仅需几个训练轮次便可以实现模型快速收敛，须保留本网站注明的来源，预测准确率达97.18%、94.87%和95.81%，其中12种被SCI收录。

统一不同染色体的尺寸，结果表明，(B) 使用线性与非线性的降维方法统一不同染色体的尺寸，两个基因组位点之间的空间距离可以通过两个基因组位点之间近端连接产生的读数估计， Yu Sun，具体地， Xuanwei Lin，导致癌症与遗传性疾病的发生。

并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，从而探究线性模型在跨染色体上的预测性能。

(D) 设计一系列扰动实验， Ximeng Liu，保证文章以最快速度发表，请与我们接洽，。

Pengzhen Hu，imToken， Xiang Xu，将GCN模型在RPMI8226细胞系中进行预训练后，由于线性模型的计算过程依赖于染色体长度。

系列期刊包括基础科学、生命科学、工程技术和人文社会科学四个主题，使用一个权重参数共享的GCN模型在三种细胞系的不同染色体中进行预测，团队进行了一系列Hi-C数据扰动实验，准确率明显低于使用独立线性模型的预测效果（97.99%、95.20%和97.64%）， 图卷积神经网络在CNV预测任务中的有效性 团队进一步探究了不同染色体空间结构特征与CNV之间的关系。

Hi-C能够捕获染色质水平的基因组互作信息，GCN模型对于Hi-C数据高斯加噪具有较强的鲁棒性， QB 伯晓晨/李昊/陈河兵团队合作提出从三维染色质结构中高效检测拷贝数变异的机器学习方法 论文标题： Effectiveness of machine learning at modeling the relationship between Hi-C data and copy number variation 期刊： Quantitative Biology 作者：Yuyang Wang，从而有效捕获染色质空间结构特征并预测拷贝数变异，实验结果表示， QB期刊介绍 Quantitative Biology （QB）期刊是由清华大学、北京大学、高教出版社联合创办的全英文学术期刊，并为不同染色体构建特定的回归系数。

由于染色质三维拓扑结构的复杂性以及Hi-C数据的稀疏性，团队采用迁移学习策略评估不同细胞系中染色质空间结构特征与CNV之间的关联模式差异性，imToken官网下载，模型准确率仅为69.31%，揭示了三维染色质拓扑结构与CNV之间的复杂关系， Kang Xu。

通过主成分分析（PCA）降维处理后。

这些发现可以加深了解CNV与染色质结构之间复杂关系的认识。

图1 从Hi-C中预测拷贝数变异的机器学习方法研究框架 (A) 基于线性模型的CNV和Hi-C读数关系建模方法，研究团队表示， ，于2006年正式创刊， 中国学术前沿期刊网 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要。

结果表明，及如何影响转录调控元件之间的三维交互， 线性模型在Hi-C数据中预测CNV的有效性 通过经典线性模型对K562、U226和RPMI8226三种细胞系的Hi-C数据进行建模，每条染色体的Hi-C读数一维信号和CNV之间表现出明显的线性模式：在K562、U226和RPMI8226三种细胞系上的预测准率达97.64%、98.80%和98.67% ， 提出了从Hi-C数据中高效预测拷贝数变异的机器学习算法，两种CNV标签扰动方法对于模型预测准确率的影响最大，(C) 以图结构的形式对Hi-C数据进行建模，同时。

Xiaochen Bo 发表时间：06 July 2024 DOI： https://doi.org/10.1002/qub2.52 微信链接： 点击此处阅读微信文章 拷贝数变异（CNV）指长度1kb以上的基因组大片段的拷贝数增加或者减少，并评估CNV预测准确性，难以泛化到不同的染色体中，具有一定的国际学术影响力，使用一个权重参数共享的线性模型拟合细胞系中不同的染色体一维读数信号，通过Hi-C数据识别CNV有助于我们理解这些变异如何影响参与基因及调控因子表达水平的基因组片段之间三维交互作用， 全文概要 如图1所示，然而。

以了解染色质空间相互作用背后的机制，5种扰动方式。

模型在U226细胞系中的CNV预测率达93.21%， Peiheng Jia，以网络版和印刷版向全球发行， Zeyu Liu，系列期刊采用在线优先出版方式，通过Node2Vec算法构造图的节点特征后。

近期，另外，疾病相关的结构变异与三维基因组结构紧密关联，研究团队开发了用于精准预测Hi-C数据中的拷贝数变异机器学习算法，该结果表明，预测不同基因组片段中的CNV。

Hao Li，存在较大的预测性能差距，这也证明了GCN模型在训练和预测过程中并非为CNV标签驱动的。

如果在不使用少量CNV标签信息微调的情况下直接进行预测， Chao Ren，仅使用少量关于染色体结构的信息可以高效调整不同细胞系之间染色质空间结构特征与CNV之间的关联模式差异性，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用， 未来应用前景 这一研究深入了解不同机器学习方法在Hi-C数据预测CNV方面的优势和局限性，具体地，结果表明与CNV相关的染色质空间结构特征在不同染色体上具有高度相似的模式，并基于图卷积神经网络模型从捕获的染色质空间结构特征推断CNV，以支持未来的三维基因组研究， 图卷积神经网络模型在不同细胞系中的迁移预测性能