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通过高质量的scATAC-seq数据，可以识别出疾病状态下特定细胞类型中活跃的顺式调控元件（如增强子、启动子），从而定位调控关键基因及其潜在药物靶点。然而，在scATAC-seq实验中，由于扩增过程中易出现信号缺失（dropout）等问题，常常引入大量噪声，导致数据极度稀疏，严重制约了后续的精确分析。因此，亟需通过计算方法在体外生成高质量的scATAC-seq数据以缓解实验数据质量不足的问题。此外，现有方法多为任务特定设计，缺乏能够统一处理多种分析任务的通用建模框架。 在本次钰沐菡公开课中，黄磊博士将介
【本经原文】味苦寒，主寒湿，风痹，黄疸，补中，现名茜草。
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