时间： 2020年03月19日 09: 00
地点： 四川大学视觉计算实验室钉钉群
研读成员： 龙春林
研读内容：
[1] Zhang Y, Zhang B, Zheng W J, et al.: HiCComp: Multiple-level Comparative Analysis of Hi-C Data by Triplet Network, Hu X H, Shyu C R, Bromberg Y, Gao J, Gong Y, Korkin D, Yoo I, Zheng J H, editor, 2017 Ieee International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, 2017: 92-96.
[2] Chen J, Hero A O, Iii, Rajapakse I. Spectral identification of topological domains[J]. Bioinformatics, 2016, 32(14): 2151-2158.
论文简介：
[1] Hi-C技术是研究三维基因组织的重要工具。在过去的几年中，各种细胞/组织类型中Hi-C数据呈现爆炸式增长，这些数据为研究染色体体系结构提供了前所未有的机会。但是如何定量比较不同组织之间Hi-C数据的差异、鉴定组织特异性的染色质相互作用仍然是个挑战。本文受triplet network启发开发一个用于比较Hi-C数据的模型—HiCComp。HiCComp利用卷积神经网络自动提取Hi-C交互矩阵中的关键特征，鉴定不同细胞类型的Hi-C矩阵之间的显著差异。此外，本文将系统的遮挡方法整合到模型中，以便从Hi-C矩阵中识别动态交互区域。最后，本文将动态交互区域和与基因调节相关的组蛋白修饰位点进行比较，表明三维基因组结构中这的写差异和基因调控有着潜在关联。
