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m6AmTwins:基于深度学习和Twins网络的m6Am位点预测
引用本文:贾建华,陈天,吴跟强,孙明炜.m6AmTwins:基于深度学习和Twins网络的m6Am位点预测[J].中国生物化学与分子生物学报,2023(6):889-895.
作者姓名:贾建华  陈天  吴跟强  孙明炜
作者单位:景德镇陶瓷大学信息工程学院生物信息研究室
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~~;
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...

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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