基于集成学习的N6甲基化位点预测方法研究
2021-04-06赵媛媛陈进祥李富义刘全中
计算机技术与发展 2021年3期
赵媛媛,陈进祥,李富义,吴 昊,刘全中*
(1.西北农林科技大学 信息工程学院,陕西 杨凌 712100;2.蒙纳士大学数据科学中心,澳大利亚 墨尔本 VIC 3800;3.蒙纳士大学生物医学发现研究所和生物化学与分子生物学系,澳大利亚 墨尔本 VIC 3800)
0 引 言
DNA甲基化,是指经DNA甲基转移酶催化,以S-腺苷甲硫氨酸(SAM)作为甲基供体,DNA分子与甲基相连接的过程[1]。在DNA的四种碱基中,只有胞嘧啶和腺嘌呤可以被甲基化。近年来,研究者发现了腺嘌呤的第六位氮原子甲基化修饰,即6-甲基腺嘌呤(N6-methyladenine,6mA)。6mA甲基化作为一种重要的非永久性但相对长期可遗传的基因修饰,被发现在维持细胞正常的转录活性、DNA损伤修复能力、染色质重塑、遗传印记、胚胎发育和肿瘤发生中都有着不可替代的作用,成为分子生物学及医学领域的研究热点[2]。
6mA在DNA层面表达丰富度相对较低,在哺乳动物中,平均每百万个腺嘌呤中只有不到10个6mA位点[3]。目前已经有几种鉴定6mA的实验方法,例如甲基化DNA免疫沉淀测序(MeDIP-seq)[4],毛细管电泳和激光诱导荧光(CE-LIF)[5]和单分子实时测序(MRT-seq)[6]。虽然通过实验方法能鉴定6mA位点,但实验方法实验周期长、劳动强度大且十分昂贵,很难适合从高通量序列中识别6mA。基于机器学习的计算方法可以同时处理多条序列中6mA位点的鉴定,这种方法省时、省力并且效率高,作为实验方法有效的补充,越来越受到生物界的青睐。
最近,华中农业大学周道绣课题组使用了免疫沉淀测序技术对水稻基因组的6mA进行了精确定量和定位,获得了水稻基因组的6mA图谱[7]。……
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