798-CREsted：基因组与合成增强子的深度学习建模工具

CREsted 是一个专门用于增强子建模与设计的 Python 软件库，旨在通过深度学习解析单细胞染色质可及性数据（scATAC-seq）。该工具集成了数据预处理、模型训练、增强子代码解读及合成序列设计四大核心模块，支持跨物种、跨组织的调控逻辑分析。通过在小鼠大脑、人类血液及斑马鱼等数据集上的应用，CREsted 证明了其在识别细胞类型特异性转录因子结合位点方面的极高精度。研究表明，该平台不仅能准确预测基因组层面的染色质状态，还能通过计算机模拟演化设计出具有特定功能的合成增强子。此外，它还支持利用 Enformer 等基础模型进行迁移学习，显著提升了模型在复杂生物系统中的泛化能力。总之，CREsted 为深入解码控制细胞身份的顺式调控元件提供了高效的端到端解决方案。

References:

• Kempynck N, De Winter S, Blaauw C H, et al. CREsted: modeling genomic and synthetic cell type-specific enhancers across tissues and species[J]. BioRxiv, 2025: 2025.04. 02.646812.