【摘 要】
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DNA修饰蕴含丰富的生物信息,可以调控基因表达并参与许多细胞活动。细胞内存在许多种不同的DNA修饰,DNA N4-甲基胞嘧啶（4m C）和DNA N6-甲基腺嘌呤（6m A）是两种最常见的DNA修饰位点。4m C在基因组稳定、重组和进化中扮演重要角色,6m A在生物基因组中具有重要的调控功能。随着研究的深入,传统的实验方法和机器学习方法不能满足DNA修饰位点预测的需要,寻找更加高效的预测方法成为D
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DNA修饰蕴含丰富的生物信息,可以调控基因表达并参与许多细胞活动。细胞内存在许多种不同的DNA修饰,DNA N4-甲基胞嘧啶（4m C）和DNA N6-甲基腺嘌呤（6m A）是两种最常见的DNA修饰位点。4m C在基因组稳定、重组和进化中扮演重要角色,6m A在生物基因组中具有重要的调控功能。随着研究的深入,传统的实验方法和机器学习方法不能满足DNA修饰位点预测的需要,寻找更加高效的预测方法成为DNA修饰位点预测的研究热点。深度学习方法的应用为提高修饰位点的预测效率提供有利帮助。本文主要研究深度学习方法在DNA修饰位点预测工作中的应用,研究内容如下:1.提出一种基于门控循环单元和深度神经网络的预测DNA N4-甲基胞嘧啶位点的方法称之为i4m CGD。首先利用三核苷酸组成、核苷酸的电子-离子相互作用伪电位和位置特异性三核苷酸倾向,对DNA序列进行编码。其次融合3种向量,利用互信息方法优化融合后的特征集合。最后将最优特征子集输入到门控循环单元和深度神经网络组成的深度学习框架GRU＿D中。利用10折交叉验证方法对模型进行评估。6个数据集上i4m CGD的预测准确率分别达到92.4%、91.9%、88.6%、93.7%、95.3%和97.3%。与其它先进方法相比,i4m CGD具有更优异的预测性能。2.提出一种基于双向门控循环单元和卷积神经网络的预测DNA修饰位点的方法称之为4m Ci6m A-BGC。首先基于序列信息和物理化学性质,采用二进制、K-mer核苷酸频率、伪K-元组核苷酸组成、基于二核苷酸的自协方差和mono Di KGap理论描述来提取DNA序列信息。其次,融合5种特征向量,得到高维特征空间。再次,利用弹性网进行特征选择,得到优化后的特征子集。最后,将最优特征子集输入到由双向门控循环单元和卷积神经网络组成的深度学习框架中。10折交叉验证的结果表明,基准数据集上的预测精度明显优于现有的预测方法,预测准确率分别达到97.1%、95.9%、96.1%、98.7%、97.7%和99.6%。同时,使用独立的数据集水稻和拟南芥进一步验证4m Ci6m A-BGC的预测能力。对比显示,与现有的预测方法相比,4m Ci6m A-BGC的预测性能最佳,预测准确率分别达到98.2%和89.0%。结果表明4m Ci6m A-BGC是一种有效的识别DNA修饰位点的方法。
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