PaRPI predicts RNA-Protein interactions from cross-protocol and cross-batch RNA-binding protein datasets
Notice bibliographique
Résumé
RNA-binding proteins (RBPs) play a pivotal role in the regulation of gene expression, with their interactions with RNA reflecting the biological functions and regulatory mechanisms. However, current computational methods are typically tailored to specific RBPs and depend on specific protocols and batches of biological experiments. To overcome these challenges, we propose a method called PaRPI, which aims to predict RNA-protein binding sites in a bidirectional RBP-RNA selection manner. PaRPI groups all RBP datasets based on cell lines, integrating experimental data from different protocols and batches, thereby enabling the development of a unified computational model that effectively captures both shared and distinct interaction patterns among different proteins. Our results demonstrate that PaRPI achieves exceptional performance in accurately identifying binding sites, surpassing state-of-the-art models on 261 RBP datasets from eCLIP and CLIP-seq experiments. Furthermore, PaRPI stands out for its robust generalization capabilities, uniquely able to predict interactions with previously unseen RNA and protein receptors. We also investigate the impact of disease-associated variants on RBP binding and evaluate PaRPI's components and semantic embeddings, demonstrating its capability to dissect complex interaction networks. PaRPI enables large-scale exploration of RNA-protein interactions, facilitating future studies on gene regulation and disease mechanisms.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».