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Towards inferring nanopore sequencing ionic currents from nucleotide chemical structures


The characteristic ionic currents of nucleotide kmers are commonly used in analyzing nanopore sequencing readouts.

We present a graph convolutional network-based deep learning framework for predicting kmer characteristic ionic currents from corresponding chemical structures.

We show such a framework can generalize the chemical information of the 5-methyl group from thymine to cytosine by correctly predicting 5-methylcytosine-containing DNA 6mers, thus shedding light on the de novo detection of nucleotide modifications.

Authors: Hongxu Ding, Ioannis Anastopoulos, Andrew D. Bailey IV, Joshua Stuart, Benedict Paten

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