【摘 要】
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RNA假尿苷是基于假尿苷修饰形成的RNA尿苷异构体,是假尿苷修饰的标志物。假尿苷修饰是迄今为止发现丰度最高的RNA修饰,它可以增强RNA的稳定性与调控基因表达。RNA假尿苷的识别对于研究假尿苷修饰发生的位点和规律有决定性作用。类似地,piRNA是一种非编码RNA,可以沉默基因表达和控制生殖细胞的发育,还与多种癌症有关系。识别假尿苷和piRNA对于深入认识RNA的修饰原理和调控机制以及研发RNA药物
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RNA假尿苷是基于假尿苷修饰形成的RNA尿苷异构体,是假尿苷修饰的标志物。假尿苷修饰是迄今为止发现丰度最高的RNA修饰,它可以增强RNA的稳定性与调控基因表达。RNA假尿苷的识别对于研究假尿苷修饰发生的位点和规律有决定性作用。类似地,piRNA是一种非编码RNA,可以沉默基因表达和控制生殖细胞的发育,还与多种癌症有关系。识别假尿苷和piRNA对于深入认识RNA的修饰原理和调控机制以及研发RNA药物具有重要意义。RNA假尿苷和piRNA都与RNA序列结构有密切关系,通过序列信息来预测RNA假尿苷和piRNA是本文的主要目标。如何设计针对RNA序列信息的分类识别算法是解决这两个问题的关键。本文针对RNA假尿苷和piRNA的识别,主要成果概括如下:（1）针对RNA假尿苷,本文提出了增量式学习算法:PA-PseU。此算法提取核苷酸组分特征K-mer和序列顺序相关因子特征SOCF,通过卡方检验和逻辑回归组成的两步法特征选择,用主动被动分类器进行分类。不同特征选择方法、不同分类方法的对比实验结果证明了PA-PseU的有效性。通过对数据集进行序列分析,本文得到RNA假尿苷序列的分布规律。PA-PseU交叉验证和独立测试的结果均已超过其他RNA假尿苷识别算法。在人类、酵母菌、小鼠三种物种上,PA-PseU十折交叉验证的平均准确率达到了87.33%,独立测试的平均准确率达到了81.00%。实验结果证明PAPseU对于RNA假尿苷有良好的识别效果。PA-PseU适用于大数据集、时间复杂度低、可以增量学习,解决了之前RNA假尿苷识别相关算法不适用于大数据集、时间复杂度高、不能增量学习的问题。（2）针对piRNA,本文提出了集成式深度学习算法TransConvNet。此算法用集成学习投票法将简化的Transformer编码器和卷积神经网络CNN结构集成起来,以N-gram构成的词向量编码和四种核苷酸构成的One-Hot编码作为输入,经过自动的特征提取和处理,最终分别得到两层的piRNA的识别结果。对训练得到的频率最高的前100个词向量进行热力图分析,TransConvNet得到了piRNA序列的重要特征词。TransConvNet交叉验证和独立测试的结果均比肩甚至超过其他算法。TransConvNet第一层和第二层五折交叉验证准确率分别达到了90.87%和87.39%,第一层和第二层独立测试准确率分别达到了83.14%和83.74%。实验结果证明TransConvNet对于piRNA有良好的识别效果。TransConvNet特征提取处理相关流程自动化,解决了之前piRNA识别相关算法需要人为提取和处理特征造成的低效问题。
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