F3UTER

F3UTER is a machine learning-based framework which leverages both genomic and tissue-specific transcriptomic features to predict previously unannotated 3’UTRs in the human genome. F3UTER was applied to transcriptomic data covering 39 human tissues studied within GTEx, enabling the identification of tissue-specific unannotated 3’UTRs for 1,563 genes.F3UTER是一款基于机器学习的分析框架，可同时利用基因组学与组织特异性转录组学两类特征，对人类基因组中此前未被注释的3'非翻译区（3'UTR）进行预测。本研究将F3UTER应用于覆盖GTEx（Genotype-Tissue Expression，基因型-组织表达）项目所研究的39个人类组织的转录组数据，成功识别出1563个基因的组织特异性未注释3'非翻译区。

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背景与挑战

背景概述

F3UTER是一个基于机器学习的框架，它整合基因组和组织特异性转录组特征，以预测人类基因组中先前未注释的3'UTR区域。该框架应用于涵盖GTEx研究中39种人类组织的转录组数据，成功识别出1,563个基因的组织特异性未注释3'UTR，并提供相关可视化工具供用户进一步分析。