| m6AmTwins:基于深度学习和Twins网络的m6Am位点预测 |
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| 作者姓名： | 贾建华 陈天 吴跟强 孙明炜 |
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| 作者单位： | 景德镇陶瓷大学信息工程学院生物信息研究室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（No.61761023,31760315）;;江西省自然科学基金项目（No.20202BABL202004,20202BAB202007）;;江西省教育厅科研计划（No.GJJ190695,No.GJJ212419）资助~~; |
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| 摘 要： | N6,2′-O-二甲基腺苷(m6Am)是一种常见的RNA分子的可逆修饰。部分研究已经说明m6Am对mRNA的影响,但现阶段对m6Am的生物学功能探索仍不够。所以我们提出了m6AmTwins,一种新的端到端双胞胎网络,将Transformer(自动编码器)和双向门控循环单元(Bi-GRU)有机结合,简单利用RNA序列得到RNA的检测性。相比于现有的算法,本文亮点在于利用对比学习,构建新的损失函数来训练m6AmTwins模型,提高了模型的泛化能力。基于Twins网络和简单编码方案,在两组正负比为1∶10的非平衡数据集下,其独立测试集上均取得了较好的结果,马修斯相关系数(MCC)分别得到0.53和0.545。同时,为增强m6AmTwins模型的鲁棒性(robustness),本文在训练集上还进行了10折交叉验证,其MCC结果分别为0...
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| 关 键 词： | N6,2′-O-二甲基腺苷 特征提取 深度学习 双胞胎网络 |
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