【摘 要】
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表观转录组学是近年来生物信息领域关注的热点,其中RNA的转录后修饰起着不可忽视的生物学作用,如影响RNA的剪接、调控翻译速率等。本文主要运用集成学习和深度学习算法,对5-甲基胞苷（m5C）位点和N7-甲基鸟苷（m7G）位点的识别展开研究。具体的研究内容如下:（1）m5C是一种重要的转录后修饰,广泛存在于多种类型的RNA中。许多研究表明,m5C在RNA结构的稳定性与代谢过程等许多生物学功能中起着至关
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表观转录组学是近年来生物信息领域关注的热点,其中RNA的转录后修饰起着不可忽视的生物学作用,如影响RNA的剪接、调控翻译速率等。本文主要运用集成学习和深度学习算法,对5-甲基胞苷（m5C）位点和N7-甲基鸟苷（m7G）位点的识别展开研究。具体的研究内容如下:（1）m5C是一种重要的转录后修饰,广泛存在于多种类型的RNA中。许多研究表明,m5C在RNA结构的稳定性与代谢过程等许多生物学功能中起着至关重要的作用。计算机辅助方法是一种有效的从高通量RNA序列中识别m5C位点的方法,并有助于解释这类重要修饰的作用机制。本文针对小鼠和拟南芥的m5C位点预测精度较低的问题,提出了一个基于序列信息的特征融合策略并结合堆叠集成学习的方法,建立了高效的预测模型Staem5。Staem5采用五种传统的机器学习算法以及四种特征提取方法,并利用随机森林进行集成。为了避免特征冗余,本文采用F-score特征选择策略对候选特征集合进行优化。此外,我们在10折交叉验证和独立测试上与现有工具相比较,两组结果均显示了Staem5的优越性。为了便于读者使用和比较,相关模型和代码提供在https://github.com/Cxd-626/Staem5.git.（2）m7G是一种广泛存在于转运RNA、核糖体RNA和真核生物m RNA的帽子区域,在基因表达调控和细胞存活中发挥了重要的功能。因此,确定m7G在转录组中的准确位置是了解基因表达功能的关键。本文利用位置-特异性错配特征、g-gap和g-bigap、one-hot编码、词嵌入矩阵word2vec四种不同的特征提取方法,并结合孪生神经网络算法构建模型。通过性能比较,本文最终基于one-hot编码构建了预测模型Sia-m7G,用以识别m7G位点。为了体现孪生神经网络算法对识别m7G位点的优越性,通过50次10折交叉验证将其与五种机器学习分类算法进行了比较。此外,Sia-m7G还与其它的六个m7G模型进行比较,Sia-m7G在灵敏度、特异性和准确率等指标都达到了最高值。
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