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Nat. Commun. | 利用 HDRNet 对不同细胞条件下的蛋白质-RNA 相互作用进行动态表征和解释

本文介绍吉林大学李向涛教授课题组发表在Nature Communications的研究成果,题为“Dynamic characterization and interpretation for protein-RNA interactions across diverse cellular conditions using HDRNet”。RNA结合蛋白在基因表达调控中起着至关重要的作用,理解不同细胞条件下RNA和RBP之间的相互作用是理解RNA潜在功能的基础。然而,当前的计算方法主要集中于单细胞环境下的静态预测,因此对跨不同细胞系和组织环境的RNA-RBP结合事件的交叉预测提出了挑战。在这里,作者提出了HDRNet,一个基于深度学习的端到端框架,以精确预测不同细胞条件下的动态RBP结合事件。特别地,HDRNet采用了动态词嵌入和体内RNA二级结构信息以对不同细胞环境下的RNA功能位点进行动态表征,并构建了层次式多尺度残差网络以有效整合多源信息。随后,设计了深度RBP-RNA位点预测框架,以动态保留RNA序列中的显著区域。

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