Bakgrund: Icke-kodande RNAs (ncRNAs) spelar avgörande roll i många biologiska processer, såsom post-transcription av genreglering. ncRNAs fungerar huvudsakligen genom interaktion med RNA- bindningsproteiner (RBPs). För att förstå funktionen av en ncRNA, ett grundläggande steg är att identifiera vilket protein är involverat i dess interaktion. Därför är det lovande att beräkna RBP, där den största utmaningen är att interaktionsmönstret eller motivet är svårt att hitta. Resultat: I denna studie föreslår vi en beräkningsmetod IPMiner (Interaction Mönster Miner) för att förutsäga ncRNA-protein interaktioner från sekvenser, som använder sig av djupt lärande och ytterligare förbättrar dess prestanda med hjälp av staplade ensembler. En av IPMiners typiska förtjänster är att den kan bryta de dolda sekventiella interaktionsmönster från sekvenssammansättning funktioner protein-och RNA-sekvenser med staplade autoenkoder, och sedan de inlärda dolda funktioner matas in i slumpmässiga skogsmodeller. Slutligen, staplade ensembler används för att integrera olika prediktorer för att ytterligare förbättra förutsägelsen prestanda. De experimentella resultaten indikerar att IPMiner uppnår överlägsen prestanda på testade data från lncRNA-proteininteraktioner med en noggrannhet av 0,891, känslighet av 0,939, specificitet av 0,831, precision av 0,945 respektive Matthews korrelationskoefficient av 0,784. Vi undersöker ytterligare utförligt IPMiner på andra RNA-proteininteraktionsdataset, som ger bättre prestanda än de senaste metoderna, och prestandan har en ökning på över 20 % på några testade referensdataset. Dessutom tillämpar vi ytterligare IPMiner för storskalig förutsägelse av ncRNA-protein nätverk, som uppnår lovande förutsägelse prestanda. Slutsats: Genom att integrera djupa neurala nätverk och staplade som liknar, från enkla sekvenssammansättning funktioner, IPMiner kan automatiskt lära sig hög nivå abstraktion funktioner, som hade stark diskriminerande förmåga för RNA-protein upptäckt. IPMiner uppnådde hög prestanda på våra konstruerade lncRNA-protein-riktmärkesdataset och andra RNA-protein-dataset. IPMiner-verktyget finns tillgängligt på http://www.csbio.sjtu.edu.cn/bioinf/IPMiner.
I synnerhet Pan et al. REF studerade användningen av djup inlärning om problemet med RNA-protein interaktionsförutsägelse.
IPMiner: hidden ncRNA-protein interaction sequential pattern mining with stacked autoencoder for accurate computational prediction
{'venue': 'BMC Genomics', 'journal': 'BMC Genomics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Medicine']}