Att känna till sekvensens särdrag hos DNA- och RNA-bindande proteiner är viktigt för att utveckla modeller av de regulatoriska processerna i biologiska system och för att identifiera kausala sjukdomsvarianter. Här visar vi att sekvensens särdrag kan fastställas från experimentella data med "djup inlärning" tekniker, som erbjuder en skalbar, flexibel och enhetlig beräkningsmetod för mönster upptäckt. Med hjälp av en mängd olika experimentella data och utvärderingsmått, finner vi att djupinlärning överträffar andra state-of-the-art metoder, även när utbildning på in vitro-data och testning på in vivo-data. Vi kallar detta tillvägagångssätt DeepBind och har byggt en fristående programvara verktyg som är helt automatisk och hanterar miljontals sekvenser per experiment. Specificiteter som bestäms av DeepBind visualiseras lätt som en viktad ensemble av positionsviktmatriser eller som en "mutationskarta" som anger hur variationer påverkar bindningen inom en viss sekvens. DNA- och RNA-bindande proteiner spelar en central roll i genregleringen, inklusive transkription och alternativ skarvning. De sekvensspecifika egenskaperna hos ett protein karakteriseras oftast med hjälp av positionsviktmatriser 1 (PWMs), som är lätta att tolka och kan skannas över en genomisk sekvens för att upptäcka potentiella bindningsställen. Men växande bevis tyder på att sekvensens särdrag kan mer exakt fångas upp av mer komplexa tekniker 2-5. Nyligen har "djupt lärande" uppnått rekordhöga resultat i en rad olika IT-tillämpningar 6,7. Vi anpassade djupt lärande metoder till uppgiften att förutsäga sekvens särdrag och fann att de konkurrerar gynnsamt med den senaste tekniken. Vårt tillvägagångssätt, som kallas DeepBind, är baserat på djupa konvolutionella neurala nätverk och kan upptäcka nya mönster även när platserna för mönster inom sekvenser är okända-en uppgift för vilken traditionella neurala nätverk kräver en orimlig mängd träningsdata. Det finns flera utmanande aspekter i lärande modeller av sekvensspecifikitet med hjälp av modern teknik med hög genomströmning. För det första kommer uppgifterna i kvalitativt olika former. Proteinbindande mikroarrayer (PBM) 8 och RNAcompetitive analyser 9 ger en specificitetskoefficient för varje sondsekvens, medan kromatin immunoprecipitation (ChIP)-seq 10 ger en rangordnad lista över putativt bundna sekvenser av varierande längd, och HT-SELEX 11 genererar en uppsättning av mycket hög affinitet sekvenser. För det andra är mängden data stor. Ett typiskt experiment med hög genomströmning mäter mellan 10.000 och 100.000 sekvenser, och det är computationally krävande att införliva dem alla. För det tredje har varje datainsamlingsteknik sina egna artefakter, förutfattade meningar och begränsningar, och vi måste upptäcka de relevanta särdragen trots dessa oönskade effekter. Till exempel, ChIP-seq läser ofta lokalisera till "hyper-ChIPable" regioner av genomet nära högt uttryckta gener 12. DeepBind (Fig. 1) tar upp de ovannämnda utmaningarna. (i) Det kan tillämpas på både mikroarray- och sekvensdata, (ii) det kan lära sig av miljontals sekvenser genom parallell implementering på en grafikbearbetningsenhet (GPU), (iii) det generaliserar bra över teknik, även utan att korrigera för teknikspecifika fördomar, (iv) det kan tolerera en måttlig grad av buller och felmärkt utbildningsdata, och (v) det kan träna prediktiva modeller helt automatiskt, lindra behovet av noggrann och tidskrävande hand-tuning. Viktigt är att en utbildad modell kan appliceras och visualiseras på sätt som är bekanta för användare av PWMs. Vi undersökte två nedströmstillämpningar: att avslöja den regulatoriska rollen av RNA-bindande proteiner (RBP) i alternativ skarvning, och analysera sjukdomsassocierade genetiska varianter som kan påverka transkriptionsfaktorbindning och genuttryck. RESULTAT För träning använder DeepBind en uppsättning sekvenser och, för varje sekvens, en experimentellt bestämd bindningspoäng. Sekvenser kan ha varierande längd (14-101 nt i våra experiment), och bindningspoäng kan vara real-värderade mätningar eller binära klassetiketter. För en sekvens s beräknar DeepBind en bindningspoäng f (s) med hjälp av fyra steg: Konvolutionssteget (conv M ) skannar en uppsättning motivdetektorer med parametrar M över sekvensen. Motif detektor M k är en 4 × m matris, ungefär som en PWM av längd m men utan att kräva koefficienter för att vara sannolikheter eller log odds förhållande. Rättningsfasen isolerar positioner med ett bra mönster som matchar genom att flytta detektorns svar M k genom b k och klämma fast alla negativa värden till noll. Poolingscenen beräknar maximum och medelvärde av varje motivdetektors rektifierade respons över hela sekvensen; maximering hjälper till att identifiera förekomsten av längre motiv, medan medelvärde hjälper till att
Automatisk träning av position viktmatriser har uppnått toppmoderna resultat för förutsägelse av regioner med hög DNA-proteinaffinitet REF.
Predicting the sequence specificities of DNA- and RNA-binding proteins by deep learning
{'venue': 'Nature Biotechnology', 'journal': 'Nature Biotechnology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}