广东
近日，华中农业大学玉米团队在Plant Biotechnology Journal期刊上发表题为“PlantCTCIP: Chromatin Interaction Prediction using Convolutional Neural Network and Transformer in Plants”的研究成果。华中农业大学信息学院博士研究生王振业（现河南农业大学青年教师）、硕士研究生周思妤和已毕业本科生郭泽为论文共同第一作者。华中农业大学信息学院、作物遗传改良全国重点实验室刘建晓教授和作物遗传改良全国重点实验室博士后彭勇为该研究工作共同通讯作者。
该研究开发了一种基于Convolutional Neural Network and Transformer的植物（玉米、水稻、棉花和小麦等）染色质交互预测模型PlantCTCIP。在基因启动子近端交互(PPIs)和基因与远端调控元件交互(PDIs)两种模式下，PlantCTCIP比现有模型的AUC均值分别提高了14.56%和9.6%。基于PlantCTCIP模型，该研究构建了四个作物的全基因组染色质互作图谱，挖掘了影响染色质交互的重要基序。研究发现，影响染色质互作的基序及其转录因子协同网络呈现显著的物种特异性。进一步，研究团队将已克隆的基因（ZmRAVL1, ZmRPG, GaFZ等）作为实例，结合染色质构象捕获实验（3C）得到PlantCTCIP，可以辅助识别远端元件调控的靶基因和挖掘功能位点。
PlantCTCIP在预测多植物染色质相互作用方面的性能（以shoot数据集为例）
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