拓扑结构域Topologically associating domains，TAD

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拓扑结构域（英语：Topological domains）或称为拓扑相关结构域（Topologically associating domains，简称TAD）是染色质亚结构的学术名称。类似的定义还包括接触结构域（Contact domain）、DNA环结构域（DNA Loop domain）、邻近绝缘结构域等。这一结构最先通过高通量染色质三维构象捕获技术（Hi-C）被发现，之后又被显微成像技术确认。拓扑结构域目前在细菌、真菌、动物和一些植物中都有所发现，一般其尺度约在千到百万DNA碱基。

尽管对拓扑结构域的功能理解尚不明朗，目前学界认为这是染色质施行诸如转录、复制、表观遗传修饰等功能的基本单位。一些证据表明，当拓扑结构域边界被破坏后，较大规模的基因表达会受到影响。

from：https://zh.wikipedia.org/wiki/拓扑结构域

拓扑学——数学领域的璀璨明珠
AI天才研究院
07-10 1006
如果数学是一座宏伟的宫殿，拓扑学就是宫殿顶部最璀璨的明珠——它不关心形状的“具体模样”（比如长度、角度、面积），只关注“本质结构”（比如是否有洞、是否连成一片）。从欧拉解决“七桥问题”的灵光一现，到庞加莱开创代数拓扑的奠基性工作，再到现代计算机科学中的“拓扑数据分析”，拓扑学始终以其独特的抽象视角，成为连接纯数学与应用科学的桥梁。本文将用“橡皮泥游戏”的比喻拆解拓扑学的核心概念，用“咖啡杯与甜甜圈”的经典例子诠释同胚的本质，用Python代码展示拓扑在机器学习中的应用。
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TAD:拓扑关联结构域简介
庐州月光的博客
05-14 1万+
欢迎关注”生信修炼手册”!利用更低分辨率的Hi-C基因组互作图谱，科学家对染色质空间结构的了解不断深入。本文主要介绍TAD这种结构，TAD全称如下Topologically Assoca...
论文解读《StackTADB:一种基于堆叠的集成学习模型，用于准确预测果蝇中的 topologically associating domains(TADs)的范围》
qq_53674802的博客
04-11 1800
摘要 染色体由许多不同的染色质结构域组成，可称为拓扑结构域或拓扑关联结构域(TADs)。这些结构域在不同细胞类型之间是稳定的，在物种间高度保守，因此这些染色质结构域被认为是染色体折叠的基本单位，被认为是染色体组织中重要的二级结构。然而，由于高碳数据或实验的高成本和低分辨率，TAD边界的识别仍然是一个巨大的挑战。在本研究中，我们提出了一个新的集成学习框架，称为StackTADB，用于预测TADs的范围。StackTADB集成了四种基本分类器，包括随机森林、逻辑回归、k-邻接和支持向量机。通过对前期研究数据集的
Topology拓扑_2：拓扑结构域
XiaoCai
12-09 931
2. 拓扑结构域 2.1. TopoElemen TopoElement - 一个由2个整数组成的数组，通常用于标识一个TopoGeometry组件。 2.1.1. 描述 一个由2个整数组成的数组，用于表示简单或分层拓扑几何体的一个组件。 对于简单的TopoGeometry，数组的第一个元素表示拓扑元素的标识符，第二个元素表示其类型(1:节点，2:边，3:面)。 对于层次化的TopoGeometry，数组的第一个元素表示子TopoGeometry的标识符，第二个元素表示其层标识符。 对于任何给定的分层To
使用TADbit识别拓扑关联结构域
庐州月光的博客
06-02 1459
欢迎关注”生信修炼手册”!TADbit是一个hi-c数据分析的软件，提供了从原始数据处理到染色质三维模型构建的完整功能，对应的文章链接如下https://www.ncbi.nlm.nih...
StackTADB：一种基于堆叠的集成学习模型，用于准确预测果蝇拓扑关联域 (TAD) 的边界
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03-29 1164
期刊：BIB 论文发表时间： 一、摘要 染色体由许多不同的染色质结构域组成，称为拓扑结构域或拓扑关联结构域 (TAD)。这些结构域在不同细胞类型中是稳定的，并且在物种间高度保守，因此这些染色质结构域被认为是染色体折叠的基本单位，被认为是染色体组织中重要的二级结构。然而，由于 Hi-C 数据或实验的高成本和低分辨率，TAD 边界的识别仍然是一个巨大的挑战。在这项研究中，我们提出了一种新的集成学习框架，称为 StackTADB，用于预测 TAD 的边界。 StackTADB 集成了四种基本分类器，包括随机
解剖学上合理的分割：通过先验变形显式保持拓扑结构|文献速递--基于深度学习的医学影像病灶分割
weixin_38594676的博客
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我们在一个开源的医学心脏数据集上展示了我们的方法，进行了单一结构和多结构的分割，并显示生成的场没有折叠体素，这意味着在单个结构上实现了完全的拓扑保持，同时在整体场景拓扑上远远超过了其他基线方法。在过去十年中，耗时的手动分割任务正迅速被包括深度卷积神经网络（CNNs）在内的自动化计算工具所取代，这些工具现已成为大多数新开发的分割算法的基础（Clough等，2020；表2 TEDS-Net与基线方法在每个结构上的分割性能和拓扑保持率的比较：右心室（rv）、心肌（myo）和左心室（lv），以及整体场景的表现。
TAD结构保守性总结以及TAD鉴定方法
li1525320253的博客
03-05 4550
TAD结构的保守性的研究应该从两方面去看，是不同物种间的保守性，还是人类的不同组织或细胞系之间的保守性。目前还是存在一定的争论，因为最近在做TAD结构的研究，因此总结了一下最近看到的涉及TAD结构保守性的文章以及里面用到的TADs calling的方法。
异常检测——拓扑异常检测（TAD）
shaoyue1234的专栏
10-11 1652
分类 是一种基于密度的outlier detection 思想 它不使用局部密度，而是利用近邻将数据构造成图。 与其他KNN方法不同的是，它不用设定K作为参数，而是设定一个maximal inter-observation distance（被称为图resolution）的参数。在算法中，如果两个点之间的距离小与图resolution，就在他们之间加一个边。当整张图构建完成以后，通过设定一个阈值P...
一文读懂三维基因组
Baimoc
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三维基因组｜基因组结构 (2)
冷冻工厂
02-29 2006
Hi-C 数据经过归一化并转换为观察/预期矩阵后，显示格子图案，通过主成分分析 (PCA) 进行分析，第一个主成分（可以解释为数据最大方差的替代项，最突出的特征）包含区室 A 和 B（阳性 PC1 区域反映“活跃/允许”染色质，阴性 PC1 区域表示“非活跃/惰性”染色质）。然而，最近的研究提供了更多证据来支持更灵活、异质的群体排列结构。最大的染色体包含数亿个碱基对，这些碱基对在有限的空间中折叠，从而产生多尺度的分层结构，例如：核小体、染色质纤维、染色体结构域、区室，最后在染色体区域中。
什么是拓扑结构_拓扑结构图
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什么是拓扑结构? 　　首先我们来解释一下拓扑的含义，所谓“拓扑”就是把实体抽象成与其大小、形状无关的“点”，而把连接实体的线路抽象成“线”，进而以图的形式来表示这些点与线之间关系的方法，其目的在于研究这些点、线之间的相连关系。表示点和线之间关系的图被称为拓扑结构图。拓扑结构与几何结构属于两个不同的数学概念。在几何结构中， 　　我们要考察的是点、线之间的位置关系，或者说几何结构强调的是点与线所构成
名词解释：拓扑结构
键盘上的舞者
04-26 7649
拓扑（Topology）是将各种物体的位置表示成抽象位置。在网络中，拓扑形象地描述了网络的安排和配置，包括各种结点和结点的相互关系。拓扑不关心事 物的细节也不在乎什么相互的比例关系，只将讨论范围内的事物之间的相互关系表示出来，将这些事物之间的关系通过图表示出来。网络中的计算机等设备要实现互 联，就需要以一定的结构方式进行连接，这种连接方式就叫做"拓扑结构"，通俗地讲这些网络设备如何连接在一起的。
亲和性（affinity） 如何理解拓扑域（topologyKey）？
weixin_36086263的博客
05-05 1567
亲和性（affinity） 如何理解拓扑域（topologyKey）？官方描述pod 间亲和性与反亲和性 官方描述 pod 间亲和性与反亲和性 Pod 间亲和性与反亲和性的规则格式为“如果 X 上已经运行了一个或多个满足规则 Y 的 Pod， 则这个 Pod 应该（或者在反亲和性的情况下不应该）运行在 X 上”。 这里的 X 可以是节点、机架、云提供商可用区或地理区域或类似的拓扑域， Y 则是 Kubernetes 尝试满足的规则。 最终pod调度到哪里的范围就是拓扑域。k8s根据用户的匹配规则获取到一
三角剖分（delaunay）拓扑结构 高维近邻
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在高维数据中，如果想要找到高维数据间的近邻，如果仅仅是使用k-nearnest采样点，由于没有考虑高维数据间的拓扑结构，这样得到的近邻是不准确的，尤其是在进行高维数据间的数据预测（线性插值）时。所以我们要得到的近邻必须保持高维数据间的拓扑结构。         由于在高维空间的拓扑结构是很复杂的，但是在低维数据的拓扑结构是很容易得到的，所以我们可以根据低维数据的拓扑结构得到高维数据的拓扑结构。但
淘宝式jquery图片数字切换
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01-05
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制，其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现，并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节，使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息，但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时，开发者通常会借助以下技术手段：1. **jQuery库**：jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架，它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中，jQuery将负责处理用户的点击动作（实现左右切换），并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**：开发者或许会采用现成的jQuery扩展，例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数，以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**：展示当前图片的序列号，这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时，相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**：为了达成淘宝图片切换的视觉效果，可能需要设计特定的CSS样式，涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性（如`transition`和`animation`）在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**：运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作，比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互，触发相应的函数来执行...
大家都觉得几点到几点妲己
01-05
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垃圾实例分割数据集-20251118-194020.zip
01-05
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：垃圾实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：7,000张图片 验证集：426张图片 测试集：644张图片 • 训练集：7,000张图片 • 验证集：426张图片 • 测试集：644张图片 • 分类类别： 垃圾（Sampah） • 垃圾（Sampah） • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形点坐标，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型，适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理：集成到监控系统中，用于实时检测公共区域的垃圾堆积，辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究：支持实例分割算法的研究和优化，特别是在垃圾识别领域，促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践：可用于高校或培训机构的AI课程，作为实例分割技术的实践数据集，帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注：每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注，确保分割边界准确，提升模型训练效果。 • 数据多样性：包含多种垃圾物品实例，覆盖不同场景，增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强：YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成，如YOLO系列、PyTorch等，方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值：直接针对现实世界的垃圾管理需求，为自动化环保解决方案提供可靠数据支持，具有重要的社会意义。
生物信息学中的TAD是什么
02-25
### 生物信息学中TAD概念解释 #### 定义与背景 拓扑关联结构域（Topologically Associating Domains, TADs）是指基因组内具有高度自我交互频率的三维空间区域。这些区域内DNA片段之间的物理接触更为频繁，而不同TAD之间则相对独立[^1]。 #### 形成机制 TAD 的形成主要依赖于特定蛋白质复合体的作用，特别是黏连蛋白（cohesin）和CTCF因子。研究表明，在许多物种中，CTCF结合位点通常位于TAD边界处，并通过环挤出模型促进TAD内部元件间的相互作用。这种结构有助于调控基因表达模式，使得远距离增强子能够精准定位目标启动子，从而实现时空特异性的转录激活或抑制效果[^2]。 #### 功能意义 - **基因表达调控**：TAD作为功能单元，可将一组相关基因及其调节序列封装在一起，确保它们能够在适当的时间地点共同发挥作用； - **疾病研究价值**：异常的TAD结构可能导致某些遗传病的发生发展过程发生变化；因此解析正常及病变状态下的人类基因组3D构象对于理解复杂疾病的分子基础至关重要； - **进化生物学视角下的启示**：比较不同物种间保守性和差异化的TAD特征能帮助科学家们探索物种分化过程中染色质高级组织形式演变规律。 ```python import cooler import numpy as np from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage def plot_tad_structure(chromatin_contact_matrix): Z = linkage(np.array(chromatin_contact_matrix), 'ward') fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) dn = dendrogram(Z) plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram of Chromatin Contacts', fontsize=16) plt.xlabel('Index Position on Genome', fontsize=14) plt.ylabel('Distance (Ward)', fontsize=14) plt.show() ```
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