EpiAgent는 약 5백만 개의 세포와 350억 개 이상의 토큰으로 사전 훈련된 트랜스포머 기반 파운데이션 모델로, 염색질 접근성을 '세포 문장'으로 인코딩하여 단일 세포 후성유전체학을 발전시켰습니다. 이 프레임워크를 통해 EpiAgent는 일반적인 다운스트림 작업에서 최첨단 성능을 달성했으며, 섭동 반응 예측 및 인실리코 염색질 영역 녹아웃을 가능하게 했습니다.