基于集成学习的N6甲基化位点预测方法研究

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N6-甲基腺嘌呤(N6-methyladenine,6mA)是指腺嘌呤第6位氮原子的甲基化修饰。6mA在维持细胞正常的转录活性、DNA损伤修复、染色质重塑、遗传印记、胚胎发育和肿瘤发生等生物过程中起着非常重要的作用。通过生物实验的方法来鉴定6mA位点耗时且昂贵。近年来,研究界提出了一些基于机器学习的6mA位点预测方法,但这些预测方法过度依赖一种学习模型,导致模型的泛化能力不足以及预测的准确度不高等问题。集成学习综合多种预测模型的优点,具有较好的泛化能力及预测性能。因此,为了进一步提升6mA位点的预测准确性
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