bio-chipseq-chip-deep-learning

Name: bio-chipseq-chip-deep-learning
Author: bg-szy

Dados e Análise

Autor: bg-szy

Trains and applies base-resolution deep learning models on ChIP-seq / ChIP-nexus / CUT&RUN data. Uses BPNet (Avsec 2021 Nat Genet 53:354; soft motif syntax from ChIP-nexus), chromBPNet (Pampari A et al 2025 Nat Genet; bias-factorized base-resolution profiles), EnFormer (Avsec 2021 Nat Methods 18:1196; 196 kb input, ~100 kb effective receptive field), DeepSEA (Zhou 2015; multi-task CNN), and JASPAR

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Atualizado há 4 meses

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Version Compatibility

Reference examples tested with: chrombpnet 0.1.7+, BPNet 0.0.23+, TF-MoDISco-lite 2.0+, EnFormer (Avsec lab Colab + DeepMind release), tensorflow 2.13+, pytorch 2.0+, JASPAR 2026 deep-learning collection (released 2025).

Deep Learning for ChIP-seq

"Predict TF binding from sequence and quantify variant effects on binding" -> Train base-resolution convolutional / transformer models on ChIP-seq / ChIP-nexus / CUT&RUN profiles; predict reference and alternate-allele

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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