据ScienceDaily官网1月5日消息，韩国科学技术高等研究院（KAIST）和美国加州大学圣地亚哥分校（UCSD）的联合研究团队开发出一个名为“DeepTFactor”的深层神经网络。DeepTFactor是一种基于深度学习的工具，可使用三个并行卷积神经网络预测给定的蛋白质序列是否为转录因，可用来理解生物体的调控系统，加速利用深度学习来解决生物问题。该工具有望以高水平的性能用于所有生物体转录系统的分析。相关研究成果发表于《美国国家科学院院刊》期刊。

消息来源：https://www.sciencedaily.com/releases/2021/01/210105095617.htm