【摘 要】
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蛋白质在生命活动中扮演着主要角色,RNA负责将遗传信息由DNA传送至蛋白质,然而可以对蛋白质编码的RNA仅占2%左右,其余的都属于非编码RNA（nc RNA）。非编码RNA与细胞活动过程以及肿瘤、癌症、糖尿病等疾病的病理过程有着密切的关联。另外,lnc RNA只有与蛋白质相互结合才能发挥其作用,因此蛋白质与lnc RNA相互作用的研究对于理解lnc RNA和蛋白质的功能具有重要的意义。论文主要利用
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蛋白质在生命活动中扮演着主要角色,RNA负责将遗传信息由DNA传送至蛋白质,然而可以对蛋白质编码的RNA仅占2%左右,其余的都属于非编码RNA（nc RNA）。非编码RNA与细胞活动过程以及肿瘤、癌症、糖尿病等疾病的病理过程有着密切的关联。另外,lnc RNA只有与蛋白质相互结合才能发挥其作用,因此蛋白质与lnc RNA相互作用的研究对于理解lnc RNA和蛋白质的功能具有重要的意义。论文主要利用深度迁移学习方法,以提升蛋白质与lnc RNA的相互作用预测的指标为研究目标,主要研究内容包括三个部分:以lnc RNA序列数据为基础利用深度迁移学习的方法,预训练RNA二级结构预测网络E2Efold,将E2Efold的编码器部分作为特征提取网络,获取lnc RNA的特征表达;以蛋白质序列为基础,利用深度迁移学习的方法,将Alphafold2作为编码器预测蛋白质的三级结构,然后预训练一个蛋白质序列设计网络,将预训练的蛋白质设计网络的编码器作为蛋白质特征的提取器,获取蛋白质的特征表达;以lnc RNA和蛋白质的特征表达为基础,设计网络进行lnc RNA与蛋白质的相互作用预测。最终提出了Deep RPI模型,并且在RPI369和RPI488两个蛋白质与lnc RNA相互作用预测的标准数据集上进行了交叉验证,其中在RPI369数据集上5折交叉验证的Acc、Sn、Sp、MCC、AUC指标均优于对比的方法;在RPI488数据集上10折交叉验证的ACC、MCC、AUC三个关键指标均优于对比的方法。
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