Seal:发育期人脑基因调控与变异效应的时空AI建模框架
普林斯顿大学Troyanskaya团队开发可解释AI迁移学习框架Seal,覆盖26个脑区、30种细胞类型和7个发育阶段,实现发育期人脑基因表达与变异效应的时空建模。应用于六种神经精神疾病GWAS,揭示共享与差异的调控架构;在Simons Simplex Collection自闭症全基因组数据中,发现瞬时胎儿兴奋性神经元中全新调控变异的显著负担,揭示细胞类型与发育阶段特异性的调控机制。
推荐理由:该预印本提出可解释的AI迁移学习框架Seal,在时空分辨率下建模发育期人脑基因调控,揭示神经精神疾病风险的细胞类型与发育窗口特异性调控架构。