Patterns (New York, N.Y.) · 2026
What-if effects: A tale of entangled covariates.
НовостьНазвание и аннотация: Перевод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Yu Zhaowei, Zhang Yong
Аннотация
Single-cell epigenomic studies promise to reveal how disease states, donor traits, environmental exposures, and technical factors shape cellular regulatory programs, yet these variables are often highly collinear and difficult to disentangle, particularly in human cohorts. The recent study by Møller and Madsen in Patterns introduces DeepDive, a probabilistic deep-learning framework that disentangles known covariate effects and residual variations in single-nucleus ATAC-seq data, enabling counterfactual "what-if" analyses of chromatin accessibility.