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从原始序列中预测非编码变异的效应，基于深度学习模型，预测不同的染色质特征，以及预测单核苷酸改变后的染色质效应。可以利用该方法改进功能变异的优先级排序（包括eQTL和疾病相关变异）

1. test acc：模型正确预测的样本占总样本的比例。如果该样本中零值大概是73%的比例，test acc高而auc低说明模型没学到有用的信息，将所有样本都判断为0都有73%的正确率，更何况随机猜测(auc=0.5)，因此准确率会稍高于73%2. AUC：ROC曲线下的面积，ROC曲线是真阳率（True Positive Rate, TPR）对假阳率（False Positive Rate,

HDF：hierarchical data format 层次数据格式- h5文件中有两个核心概念：group 和 datasets-- group 包含了其它groups和datasets，像字典一样工作（类似目录）-- dataset 即numpy.ndarray，像numpy数组一样工作（类似文件）