Explainable artificial intelligence as a reliable annotator of archaeal promoter regions

Artículo académico que aplica aprendizaje automático para estudiar la regulación génica en arqueas mediante el análisis de secuencias promotoras. Se entrenó una máquina de vectores de soporte con 3935 secuencias conocidas y se interpretó el modelo para identificar patrones conservados, como regiones ricas en AT y elementos BRE y PPE. El enfoque permitió predecir secuencias promotoras en 135 organismos no anotados, proporcionando una visión amplia de la organización de promotores arqueales y herramientas para futuras investigaciones en regulación génica.