基于多粒度网络预测增强子-启动子相互作用

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作   者：

刘志豪;  王会青;  李浩琳;  韩家乐; 

作者机构：

太原理工大学信息与计算机学院; 

关键词：

注意力机制;  多粒度;  特征融合;  增强子-启动子相互作用;  双向门循环单元; 

期刊名称：

华东理工大学学报(自然科学版)

i s s n：

1006-3080

年卷期：

2024 年 50 卷 001 期

页   码：

106-113

摘   要：

准确识别增强子-启动子相互作用(EPIs)对疾病来源追踪和发展基因疗法有重要意义.现有预测方法缺乏对序列不同粒度信息的关注,提取增强子、启动子序列包含的不同粒度特征有助于从多层级分析 EPIs.因此,提出 EPIs预测模型 EPI-PBGA(Parallel BiGRU Attention Network),分别通过卷积子网络和双层双向门循环单元(BiGRU)注意子网络提取序列的细粒度、粗糙粒度特征.基于EPIs普遍存在的细胞特异性,在不同细胞系进行粒度选择,选定最优粗糙粒度,同时通过双层BiGRU注意网络提取元件子序列中存在的多种关联特征.实验结果表明,EPI-PBGA在6个基准数据集表现出较好性能,有效预测EPIs.