深度挖掘DNA--TF亲和力预测的语义表示

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DNA体遗传信息的载体。转录因子(TF)通过识别并结合特定DNA序列调控着转录水平,在基因表达调控中发挥着重要作用。本文利用深度学习技术预测DNA-TF结合亲和力并挖掘DNA序列的语义表示。
  为了提升DNA-TF结合亲和力的预测精度,本文提出了一个融合了多个蛋白质结合微阵列实验数据的深度学习模型。该模型将DNA序列和实验编号作为输入并输出一个连续值表示该实验中转录因子对DNA序列的结合亲和力。该模型通过卷积神经网络和双向门控循环单元提取DNA序列的特征。DNA序列的特征会根据实验编号流向不同的多层感知机。在蛋白质结合微阵列数据上该模型相比现有模型具有更好的性能。接着将该模型迁移到与RNA-蛋白质结合位点有关的CLIP实验以及与转录调控活性有关的MPRA实验上,预测精度均有提升。
  模型的中间产物之一序列语义特征是DNA序列的一种语义表示。利用降维后特征绘制的散点图具有生物学上的可解释性。此外,在识别启动子中的有害单碱基突变任务中,序列语义特征相比传统的DNA序列表示方法更有优势。
  模型的另一个中间产物转录因子结合基序是转录因子偏好结合的DNA模式。实验表明从该模型的卷积神经网络中提取的转录因子结合基序粒度更细。在实验中还发现训练集中转录因子的多样性增加会加强模型的预测能力。
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