Recent Progress of Deep Learning Methods for RBP Binding Sites Prediction on circRNA
Notice bibliographique
Résumé
The interaction between circular RNA (circRNA) and RNA binding protein (RBP) plays an important biological role in the occurrence and development of various diseases. Highthroughput biological experimental methods such as CLIP-seq can effectively analyze the interaction between the two, but biological experiments are inefficient and expensive, and they can only capture binding sites of a specific RBP on circRNA in a selected cell environment at a time. These biological experiments still rely on downstream data analysis to understand the mechanisms behind many biological structures and physiological processes. However, the rapid growth of experimental data dimensions and production speed pose challenges to traditional analysis methods. In recent years, deep learning has made great progress in the genome and transcriptome, and some deep learning prediction algorithms for RBP binding sites on circRNA have also emerged. In this paper, we briefly introduce some biological background knowledge related to circRNA-RBP interaction; present relevant deep learning techniques in this field, including the problem formulation, data source, sequence encoding, deep learning model and overall process of RBP binding sites prediction on circRNA; deeply analyze the current deep learning methods. Finally, some problems existing in the current research and the direction of future research are discussed. It is hoped to help researchers without basic knowledge of deep learning or basic biological background quickly understand the RBP binding sites prediction on circRNA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».