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TFBS-Finder: A Deep Learning-Based Model Using DNABERT and Convolutional Networks to Predict Transcription Factor Binding Sites
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了TFBS-Finder模型，结合预训练的DNABERT和卷积网络，以提高转录因子结合位点（TFBS）的预测准确性。该模型在TFBS预测中表现优越，有助于推动基因调控网络的理解。
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关键要点
- 本研究提出了TFBS-Finder模型，旨在提高转录因子结合位点（TFBS）的预测准确性。
- TFBS-Finder结合了预训练的DNABERT和多个卷积网络模块。
- 尽管已有深度学习模型应用于TFBS预测，但仍存在改进空间。
- TFBS-Finder在TFBS预测中表现优越，有助于推动基因调控网络的理解。
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