Genome-wide identification and characterization of DNA enhancers with a stacked multivariate fusion framework
Notice bibliographique
Résumé
Enhancers are short non-coding DNA sequences outside of the target promoter regions that can be bound by specific proteins to increase a gene's transcriptional activity, which has a crucial role in the spatiotemporal and quantitative regulation of gene expression. However, enhancers do not have a specific sequence motifs or structures, and their scattered distribution in the genome makes the identification of enhancers from human cell lines particularly challenging. Here we present a novel, stacked multivariate fusion framework called SMFM, which enables a comprehensive identification and analysis of enhancers from regulatory DNA sequences as well as their interpretation. Specifically, to characterize the hierarchical relationships of enhancer sequences, multi-source biological information and dynamic semantic information are fused to represent regulatory DNA enhancer sequences. Then, we implement a deep learning-based sequence network to learn the feature representation of the enhancer sequences comprehensively and to extract the implicit relationships in the dynamic semantic information. Ultimately, an ensemble machine learning classifier is trained based on the refined multi-source features and dynamic implicit relations obtained from the deep learning-based sequence network. Benchmarking experiments demonstrated that SMFM significantly outperforms other existing methods using several evaluation metrics. In addition, an independent test set was used to validate the generalization performance of SMFM by comparing it to other state-of-the-art enhancer identification methods. Moreover, we performed motif analysis based on the contribution scores of different bases of enhancer sequences to the final identification results. Besides, we conducted interpretability analysis of the identified enhancer sequences based on attention weights of EnhancerBERT, a fine-tuned BERT model that provides new insights into exploring the gene semantic information likely to underlie the discovered enhancers in an interpretable manner. Finally, in a human placenta study with 4,562 active distal gene regulatory enhancers, SMFM successfully exposed tissue-related placental development and the differential mechanism, demonstrating the generalizability and stability of our proposed framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».