【摘 要】
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N6-腺苷酸甲基化（m6A）修饰是一种既存在于RNA中,又存在于DNA中的甲基化修饰。在已知的150多种RNA转录后修饰中,N6-腺苷酸甲基化修饰是最具有代表性的一种修饰,广泛存在于m RNA和长链非编码RNA中,可在转录水平调控RNA翻译、切割、转运和定位。同时,N6-腺苷酸甲基化修饰作为一种非典型的DNA修饰,与DNA复制、转录、修复等一系列生物过程也密切相关。通过构建计算模型来进一步揭示m6
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N6-腺苷酸甲基化（m6A）修饰是一种既存在于RNA中,又存在于DNA中的甲基化修饰。在已知的150多种RNA转录后修饰中,N6-腺苷酸甲基化修饰是最具有代表性的一种修饰,广泛存在于m RNA和长链非编码RNA中,可在转录水平调控RNA翻译、切割、转运和定位。同时,N6-腺苷酸甲基化修饰作为一种非典型的DNA修饰,与DNA复制、转录、修复等一系列生物过程也密切相关。通过构建计算模型来进一步揭示m6A修饰的内在规律,促进m6A修饰的研究进展。本文通过结合多种特征提取技术设计了双层集成学习策略,并融合机器学习方法和深度神经网络,对N6-腺苷酸甲基化修饰位点识别的计算模型进行研究。具体研究内容如下:（1）利用传统的机器学习方法,提出基于双层集成学习策略的TL-Methy模型来预测m6A修饰位点。该模型基于不同特征提取技术将样本序列转换为多个不同的数值向量特征,基于得到的数值向量特征训练多个支持向量机（SVM）模型作为TL-Methy模型第一层的基分类器;以第一层基分类器的输出结果作为TL-Methy模型第二层的输入特征向量,采用刀切测试和10折交叉验证对TL-Methy模型进行性能评估,以此确定最优分类器作为TL-Methy模型第二层的预测分类器,并通过对比实验分析TL-Methy模型的预测性能。（2）采用深度神经网络,提出以CNN为基础网络框架,结合双向LSTM的预测模型。以拟南芥转录组中的m6A修饰位点数据集为实验数据,提取传统手工特征向量、离散特征向量和混合特征向量,并基于三种模式的特征向量分别训练三组CNN网络和SVM模型,对其在m6A修饰位点识别上的应用进行比较分析,并根据两种集成学习策略,分别构建了采用CNN网络与SVM模型的双层集成模型和仅采用SVM模型的双层集成模型,进一步对其在不同集成学习策略下的应用进行分析比较。对所提出的模型采用10折交叉验证进行性能评估与比较。
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