Recent Progress of Deep Learning Methods for RBP Binding Sites Prediction on circRNA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 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 découle