matlab代码影响-OpenCausal:评估个人基因组中非编码变体的细胞类型特异性影响的方法

matlab代码影响开放因果 评估个人基因组中非编码变体的细胞类型特异性影响的方法 Ropen：预测GTEx样品的染色质可及性得分 为了训练基于序列的回归模型，我们收集了来自ENCODE项目的18个组织的42个样本的配对RNA-seq和ATAC-seq数据。 染色质可及性得分是根据ATAC-seq数据计算得出的。 然后，我们使用基于ENCODE样本训练的模型来预测GTEx样本的开放分数。 训练和预测过程是通过运行来实现的 matlab predict.m 计算变体的增量得分 基于Ropen模型，我们可以使用TF表达和基因组序列信息作为输入来预测给定区域的染色质可及性得分，其中TF结合位点可以从参考基因组的序列中得出，或者可以是从全基因组测序数据中学到。 我们使用SNP突变前后染色质可及性评分的变化来衡量变体对RE的影响。 为了量化这种影响，我们将基于参考基因组（REF）和基于全基因组测序（WGS）数据计算的染色质可及性得分之间的对数倍数变化的绝对值定义为给定区域的因果得分。 matlab causal_delta_score.m 区分因果变量 对于从GWAS摘要数据中确定的给定风险SN