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利用体内RNA结构通过深度学习预测细胞蛋白质- RNA的动态相互作用( Predicting dynamic cellular protein–RNA interactions by deep learning using in vivo RNA structures )
L Sun K Xu W Huang YT Yang QC Zhang
与RNA结合蛋白（RBPs）的相互作用是RNA功能和细胞调控的重要组成部分，并动态地反映特定的细胞条件。然而，目前可用的用于预测RBP-RNA相互作用的工具使用RNA序列和/或预测的RNA结构，因此不能捕获它们的条件依赖性质。在这里，在分析了七种细胞类型中转录组范围内的体内RNA二级结构后，我们开发了PrismNet，这是一个深度学习工具，它集成了实验体内RNA结构数据和匹配细胞的RBP结合数据，以精确预测各种细胞条件下的动态RBP结合。针对168个RBPs的PrismNet结果支持它的实用功能，既可以理解CLIP-seq结果，又可以大量扩展这种交互数据，以精确分析额外的细胞类型。此外，PrismNet采用“注意”策略来计算识别RBP结合的确切核苷酸，我们发现在动态RBP结合位点中富集了结构改变的变异体（核糖核酸），这些变异体可以将遗传病与RBP结合失调联系起来。我们丰富的轮廓数据和基于深度学习的预测工具提供了一个以前无法访问的细胞类型特异性RBP-RNA相互作用层，对于理解和治疗人类疾病具有明显的效用。
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