「EpiAgentは、約500万個の細胞と350億以上のトークンで事前学習されたトランスフォーマーベースの基盤モデルであり、クロマチンアクセシビリティを「細胞の文」としてエンコードすることで、シングルセルエピゲノミクスを進歩させました。このフレームワークの恩恵を受けて、EpiAgentは典型的な下流タスクで最先端のパフォーマンスを達成し、摂動応答予測とインシリコクロマチン領域ノックアウトを可能にしました。」