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Modeling and predicting the activities of trans-acting splicing factors with machining learning

Modeling and predicting the activities of trans-acting splic...

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中国生物化学与分子生物学会第十二届全国会员代表大会暨2018年全国学术会议

作者： Miaowei Mao Yue Hu Yun Yang Yajie Qian Huanhuan Wei Wei Fan Yi Yang Xiaoling Li Zefeng Wang CAS Key Laboratory of Computational Biology CAS-MPG Partner Institute for Computational BiologyShanghai Institute of Nutrition and HealthShanghai Institutes for Biological SciencesUniversity of Chinese Academy of SciencesCAS Center for Excellence in Molecular Cell ScienceChinese Academy of Sciences Synthetic Biology and Biotechnology Laboratory State Key Laboratory of Bioreactor EngineeringSchool of PharmacyEast China University of Science and Technology Signal Transduction Laboratory National Institute of Environmental Health Sciences

Alternative splicing(AS) is generally regulated by trans-splicing factors that specifically bind to cis-elements in *** genome encodes ～1500 rna binding proteins(RBPs) that potentially regulate AS,yet their function remain largely *** explore their potential activities,we fused the putative functional domains of RBPs to a sequence-specific rnabinding domain,and systemically analyzed how these engineered factors affect *** discovered that ～80% of low complexity domains in endogenous RBPs displayed distinct context-dependent activities in regulating splicing,indicating that AS is under more extensive regulation than previously *** developed a machine learning approach classify and predict the activities of RBPs based on their sequence compositions,and further validated this model using endogenous RBPs and synthetic *** results represent a systematic inspection,modeling,prediction and validation of how RBP sequences affect their activities in controlling splicing,paving the way for de novo engineering of artificial splicing factors.

关键词： Alternative splicing Splicing factors Machine learning rna binding domains Protein engineering Protein activity prediction

来源： cnki会议评论

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