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Tissue specific prediction of N^(6)-methyladenine sites based on an ensemble of multi-input hybrid neural network

BIOCELL 2022年第4期46卷 1105-1121页

作者： CANGZHI JIA DONG JIN XIN WANG QI ZHAO School of Science Dalian Maritime UniversityDalian116026China School of Computer Science and Software Engineering University of Science and Technology LiaoningAnshan114051China

N^(6)-Methyladenine is a dynamic and reversible post translational modification,which plays an essential role in various biological *** of the current inability to identify m6A-containing mRNAs,computational approaches have been developed to identify m6A sites in DNA *** to improve prediction performance,we introduced a novel ensemble computational approach based on three hybrid deep neural networks,including a convolutional neural network,a capsule network,and a bidirectional gated recurrent unit(BiGRU)with the self-attention mechanism,to identify m6A sites in four tissues of three *** a total of 11 datasets,we selected different feature subsets,after optimized from 4933 dimensional features,as input for the deep hybrid neural *** addition,to solve the deviation caused by the relatively small number of experimentally verified samples,we constructed an ensemble model through integrating five sub-classifiers based on different training *** compared through 5-fold cross-validation and independent tests,our model showed its superiority to previous methods,im6A-TS-CNN and iRNA-m6A.

关键词： M6A sites deep hybrid neural networks Ensemble model Feature selection

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