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Prediction of chromatin looping using deep hybrid learning(DHL)

Quantitative Biology 2023年第2期11卷 155-162页

作者： Mateusz Chilinski Anup Kumar Halder Dariusz Plewczynski Faculty of Mathematics and Information Sciences Warsaw University of Technology00-662 WarsawPoland Laboratory of Functional and Structural Genomics Centre of New Technologies University of Warsaw 02-097 WarsawPoland

Background:With the development of rapid and cheap sequencing techniques,the cost of whole-genome sequencing(WGS)has dropped ***,the complexity of the human genome is not limited to the pure sequenceand additional experiments are required to learn the human genome's influence on complex *** of the most exciting aspects for scientists nowadays is the spatial organisation of the genome,which can be discovered using spatial experiments(e.g.,Hi-C,ChIA-PET).The information about the spatial contacts helps in the analysis and brings new insights into our understanding of the disease ***:We have used an ensemble of deep learning with classical machine learning *** deep learning network we used was dnaBERT,which utilises the BERT language model(based on transformers)for the genomic *** classical machine learning models included support vector machines(SVMs),random forests(RFs),and K-nearest neighbor(KNN).The whole approach was wrapped together as deep hybrid learning(DHL).Results:We found that the dnaBERT can be used to predict the ChIA-PET experiments with high ***,the DHL approach has increased the metrics on CTCF and RNAPII ***:DHL approach should be taken into consideration for the models utilising the power of deep *** straightforward in the concept,it can improve the results significantly.

关键词： deep learning 3D genomics transformers spatial organisation of nucleus ChIA-PET dna-seq

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