Hypo-eller hypermetylering av det mänskliga genomet är en av de epigenetiska egenskaperna hos leukemi. Experimentella metoder har dock endast fastställt metyleringstillståndet för en liten del av det mänskliga genomet. Vi utvecklade djupinlärning baserad (stacked denoising autoencoders, eller SdAs) programvara som heter "DeepMetyl" för att förutsäga metyleringstillståndet för DNA CpG dinucleotides med hjälp av funktioner som härrör från tredimensionell genom topologi (baserat på Hi-C) och DNA-sekvensmönster. Vi använde experimentella data från odödlig myelogen leukemi (K562) och friska lymfoblastoida (GM 12878) cellinjer för att träna lärande modeller och bedöma förutsägelse prestanda. Vi har testat olika SdA-arkitekturer med olika konfigurationer av dolda lager och mängd förträningsdata och jämfört prestandan hos djupa nätverk i förhållande till stödvektormaskiner (SVM). Med hjälp av metyleringstillstånden i angränsande regioner som en av inlärningsegenskaperna uppnådde en SdA blindtestnoggrannhet på 89,7 % för GM12878 och 88,6 % för K562. När metyleringstillstånden i angränsande regioner i angiven ordning är okända är noggrannheten 84,82 % för GM 12878 och 72,01 % för K562. Vi analyserade också bidraget från genom topologiska egenskaper som härrör från Hi-C. DeepMetyl kan nås på http://dna.cs.usm.edu/deepmetyl/.
På senare tid använde REF en modell för djupinlärning för att förutsäga om en CpG var hypoorhypermetylerad med hjälp av DNA-mönster och topologiska egenskaper.
Predicting DNA Methylation State of CpG Dinucleotide Using Genome Topological Features and Deep Networks
{'venue': 'Scientific reports', 'journal': 'Scientific reports', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}