#今日论文推荐# 中国矿大团队，开发集成多尺度深度学习模型，用于 RNA 甲基化位点预测

研究表明，通过转录后 RNA 修饰进行的表观转录组调控，对于所有种类的 RNA 都是必不可少的。准确识别 RNA 修饰，对于了解其目的和调控机制至关重要；并且，这些信息将可能对众多人类疾病的研究带来巨大帮助。然而，识别 RNA 修饰位点的传统实验方法相对复杂、耗时且费力。

机器学习方法已应用于以计算方式提取和分类 RNA 序列特征的过程中，这可以更有效地补充实验方法。最近，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）因其在表示学习中的强大功能而在修改点预测方面取得了成果。

然而，CNN 可以从空间数据中学习局部响应，但不能学习序列相关性。LSTM 专门用于顺序建模，可以访问上下文表示，但与 CNN 相比缺乏空间数据提取。出于这些原因，所以十分有必要使用自然语言处理（NLP）、深度学习（DL）构建预测框架。

中国矿业大学的研究人员提出了一种集成多尺度深度学习预测器（EMDLP），以 NLP 和 DL 方式识别 RNA 甲基化位点。它有机地结合了扩张卷积和双向 LSTM（BiLSTM），有助于更好地利用局部和全局信息进行站点预测。

论文题目：EMDLP: Ensemble multiscale deep learning model for RNA methylation site prediction.
详细解读：https://www.aminer.cn/research_report/62b558297cb68b460fda5dffhttps://www.aminer.cn/research_report/62b558297cb68b460fda5dff
AMiner链接：https://www.aminer.cn/?f=cs

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