五、人工智能在表观遗传学中的应用

1. 表观遗传数据预测
DNA甲基化预测：
- DeepSignal：基于深度学习的纳米孔测序甲基化检测
- CpG Transformer：利用Transformer模型预测CpG甲基化状态
组蛋白修饰预测：
- DeepSEA：从DNA序列预测染色质特征
- ChromatinNN：基于图神经网络预测染色质状态
三维结构预测：
- 使用CNN和Transformer预测Hi-C接触矩阵
- 从DNA序列预测TAD边界和环化位点
2. 多模态数据整合
多组学深度学习：
- MOFA+：基于变分自编码器的多组学因子分析
- VAE-based integration：使用变分自编码器整合多组学数据
- 优势：可以处理缺失数据，发现非线性关系
3. 单细胞数据分析
scVI（Single-cell Variational Inference）：
- 基于变分自编码器的单细胞数据整合和降维
- 可以处理多批次、多组学数据
- 应用：单细胞多组学整合、批次校正、缺失插补
AI在表观遗传中的挑战：
- 数据标注困难，监督学习受限
- 需要解释性AI来理解生物学机制
- 模型的泛化能力受限于训练数据的多样性