【摘 要】
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长链非编码RNA（lncRNA）在许多关键的生命活动中起着至关重要的地位,并可以通过与蛋白质的相互作用参与复杂的人类活动。因此,精准地对lncRNA-蛋白质相互作用进行预测在了解lncRNA与细胞调控、基因表达以及各种疾病发病机理之间关系的问题发挥着重要的作用。由于在实际研究中,通过高通量生物实验来鉴定lncRNA-蛋白质相互作用的方法耗时且昂贵。因此,寻找一种基于计算的方法来预测lncRNA-蛋
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长链非编码RNA（lncRNA）在许多关键的生命活动中起着至关重要的地位,并可以通过与蛋白质的相互作用参与复杂的人类活动。因此,精准地对lncRNA-蛋白质相互作用进行预测在了解lncRNA与细胞调控、基因表达以及各种疾病发病机理之间关系的问题发挥着重要的作用。由于在实际研究中,通过高通量生物实验来鉴定lncRNA-蛋白质相互作用的方法耗时且昂贵。因此,寻找一种基于计算的方法来预测lncRNA-蛋白质相互作用越来越受到科研人员的青睐。现有的基于计算来预测lncRNA-蛋白质相互作用的方法主要可以分为基于网络和基于传统机器学习的方法。基于网络的方法要求网络中的两个节点之间至少存在一个链接。但是由于lncRNA-蛋白质相互作用网络通常是由几个孤立的子网络组成,所以网络中每个节点度分布的不平衡会影响网络的预测性能。基于传统机器学习的方法对手工设计特征的质量非常依赖,当特征选择不佳时,会对模型预测效果产生极大的负面效果。因此本文以预测lncRNA和蛋白质相互作用为研究对象,基于深度学习算法将多类型特征融合在一起,从多方面对lncRNA-蛋白质相互作用进行预测。在预测lncRNA-蛋白质相互作用的研究中,我们提出了一种基于多类型特征深度学习的模型（LGFC-CNN）。该模型通过将全局序列特征、局部序列特征、手工设计特征和结构特征融合在一起以达到全面预测lncRNA-蛋白质相互作用。首先将最初用于预测RNA-蛋白质结合位点的序列预处理方法进行改进,并且基于此使用one-hot编码方式和两个深度学习模块（GloCNN和LocCNN）来编码和提取lncRNA和蛋白质的原始序列特征。同时,多种lncRNA-蛋白质手工设计特征组合被输入到随机森林分类器进行比较,并通过分析特征组合的性能找出最能代表lncRNA和蛋白质的手工设计特征。此外,通过多种工具提取lncRNA和蛋白质的二级结构、氢键和范德华相互作用,并通过傅里叶变换统一特征尺寸作为相应的结构特征。为了解决随机配对造成负样本不合理的问题,我们还设计了基于相似性的负样本生成策略。最后,四个基本模块集成最终模型以全面预测lncRNA-蛋白质相互作用。所提出的模型在三个lncRNA-蛋白质相互作用数据集上与其他优秀方法进行比较,在数据集RPI21850上取得了94.14%的准确率;在数据集RPI7317上取得92.94%的准确率;在RPI1847上取得98.19%的准确率,均优于现有的预测方法。除此之外,通过多组对比实验证明了文中所提出的负样本生成策略的有效性以及LGFC-CNN结合多类型特征的策略是合理且有效的。本文的主要贡献如下:（1）提出了一种基于深度学习的分类模型,并且以此为基础融合多类型特征来预测lncRNA-蛋白质相互作用,在性能上优于传统机器学习算法和其他深度学习算法。（2）提出了一种负样本生成策略,降低了随机匹配生成负样本所造成的负样本可靠性差的问题。（3）改进了一种RNA序列预处理方法,使其可以适应lncRNA和蛋白质序列,并以此为基础获得高质量的lncRNA和蛋白质全局和局部序列特征。（4）与高通量生物实验验证lncRNA-蛋白质相互作用的方法相比,我们的模型在耗时和花销上存在着明显优势,并且所预测的lncRNA-蛋白质相互作用更具有统计学意义。
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