Motivering: Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har överträffat konventionella metoder för att modellera sekvens specificiteten av DNA-proteinbindning. Ändå kan olämpliga CNN-arkitekturer ge sämre prestanda än enklare modeller. Därför behövs en fördjupad förståelse av hur man kan matcha CNN-arkitektur med en given uppgift för att fullt ut utnyttja CNN:s kraft för beräkningsbiologiska tillämpningar. Resultat: Vi presenterar en systematisk undersökning av CNN-arkitekturer för att förutsäga DNA-sekvensbindning med hjälp av ett stort kompendium av transkriptionsfaktordataset. Vi identifierar de bäst presterande arkitekturerna genom varierande CNN-bredd, djup och pooling design. Vi tycker att det är viktigt för motivbaserade uppgifter att lägga till konvolutionskärnor i ett nätverk. Vi visar fördelarna med CNNs i att lära rika högre ordning sekvensfunktioner, såsom sekundära motiv och lokala sekvens sammanhang, genom att jämföra nätverksprestanda på flera modellering uppgifter som sträcker sig i svårigheter. Vi visar också hur noggrann konstruktion av sekvensriktmärkesdata, med hjälp av metoder som styr potentiellt förvirrande effekter som positions- eller motivstyrkasfördomar, är avgörande för att göra rättvisa jämförelser mellan konkurrerande metoder. Vi undersöker hur man kan fastställa tillräckligheten av träningsdata för dessa inlärningsuppgifter, och vi har skapat ett flexibelt molnbaserat ramverk som gör det möjligt att snabbt utforska alternativa neurala nätverksarkitekturer för problem inom beräkningsbiologi. Tillgänglighet och genomförande: Alla modeller som analyserats finns tillgängliga på http://cnn
Ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) anpassades för att förutsäga DNA-proteinbindningsställen med Chromatin Immunoprecipitation sequencing (ChIP-seq) data REF.
Convolutional neural network architectures for predicting DNA–protein binding
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}