EpiAgent, базовая модель на основе трансформера, предварительно обученная примерно на 5 миллионах клеток и более чем 35 миллиардах токенов, продвинула одноклеточную эпигеномику, кодируя доступность хроматина как «клеточные предложения». Используя эту структуру, EpiAgent достиг наилучших результатов в типичных последующих задачах и позволил прогнозировать реакцию на возмущения и проводить in silico нокауты участков хроматина.