【摘 要】
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多聚腺苷酸化(Poly(A))是基因表达的一个重要步骤,它对转录本稳定性和蛋白质翻译起始必不可少,因此受到了复杂的调控。选择性多聚腺苷酸化是指同一个基因位点通过选择不同的
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多聚腺苷酸化(Poly(A))是基因表达的一个重要步骤,它对转录本稳定性和蛋白质翻译起始必不可少,因此受到了复杂的调控。选择性多聚腺苷酸化是指同一个基因位点通过选择不同的多聚腺苷酸化位点而产生不同3’末端的转录本,是目前普遍存在的对mRNA代谢和功能的一种调控机制。目前基于实验的方法均无法检测出所有可能的poly(A)位点。因此有必要开发基于机器学习的方法来预测出所有可能的poly(A)位点。本文将poly(A)位点检测问题看成是不平衡数据的二分类问题,尝试建立统计分类模型,并进行拟南芥和毛竹这两种植物的跨物种检测。首先对拟南芥五条染色体的序列数据进行降采样处理,以拟南芥第四条染色体为训练数据,分别训练DNN、CNN和CNN-LSTM这三种神经网络模型。DNN模型能够提取数据的深度特征,CNN模型能够提取局部信息,LSTM模型能够提取序列特征。训练后的模型在拟南芥其它四条染色体上都有80%左右的准确率,说明poly(A)的机制是有规律可学习的,但是这种方法预测出很多非真实的poly(A)位点,不能真正检测出潜在的poly(A)位点。为了解决这个问题,本文使用随机降采样和集成学习的方法。降采样方法控制训练数据中含有poly(A)的样本数和不含有poly(A)的样本数比例大致在1:50左右,分类器则采用集成学习中的GBDT算法。出于计算的考虑,选用可以用GPU加速计算的XGBoost算法。实验发现在拟南芥上预测出来的poly(A)点附近的碱基分布和实验获得poly(A)点附近的碱基分布基本一致,说明预测结果的可靠性。最后,本文通过用拟南芥训练模型在毛竹这种单子叶植物上做预测,或用毛竹的三代单分子测序结果作为训练模型在双子叶植物拟南芥上做预测,二者都能够获得准确的预测效果,说明poly(A)位点分子机制在单子叶植物和双子叶植物中都是保守的。也同时说明本文设计的模型在识别poly(A)位点方面具有广适性。
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