Predicting patient-specific enhancer-promoter interactions.
Predicting patient-specific enhancer-promoter interactions.
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预测患者特异性增强子促进剂的相互作用。
DOI：
10.1016/j.crmeth.2023.100594
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发表时间：
2023-09-25
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文献类型：
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作者：
计算方法可以预测难以测量的模式，从那些更容易测量的模式，以患者特定的方式，在个性化医疗中发挥关键作用。在这一期的《细胞报告方法》中，Khurana等人提出了可达染色质（DGTAC）的差异基因靶标，这是一种预测患者特异性增强子-启动子相互作用的方法。计算方法可以预测难以测量的模式，从那些更容易测量的模式，以患者特定的方式，在个性化医疗中发挥关键作用。在这一期的《细胞报告方法》中，Khurana等人提出了可达染色质（DGTAC）的差异基因靶标，这是一种预测患者特异性增强子-启动子相互作用的方法。
Computational methods that can predict hard-to-measure modalities from those that are easier to measure, in a patient-specific manner, play a critical role in personalized medicine. In this issue of Cell Reports Methods, Khurana et al. present differential gene targets of accessible chromatin (DGTAC), an approach which predicts patient-specific enhancer-promoter interactions. Computational methods that can predict hard-to-measure modalities from those that are easier to measure, in a patient-specific manner, play a critical role in personalized medicine. In this issue of Cell Reports Methods, Khurana et al. present differential gene targets of accessible chromatin (DGTAC), an approach which predicts patient-specific enhancer-promoter interactions.