融合多视角和多标签学习的RNA结合蛋白识别

RNA结合蛋白(RBP)是一类伴随RNA调控代谢过程与RNA结合的蛋白质的总称。一种RBP可能存在多种靶标RNA,其表达缺陷会造成多种疾病。现有的方法大都是针对某种特定的RBP设计二分类模型,预测一条RNA是否可以与之结合。但这些方法没有考虑到不同RBP之间的结合相似性和关联性。对此,iDeepM利用多标签深度学习法进行了改进。此方法使用多标签技术和长短时记忆网络(LSTM),学习到不同RBP之间的结合相似性,预测一条给定的RNA与多种RBP的结合情况,但是该方法未能对RNA序列进行充分的特征学习和多标签学习,预测精度较低。延续iDeepM多标签的研究方法,提出新方法RRMVL,首次使用RNA序列视角、氨基酸序列视角、RNA序列语义视角和多间隙二肽成分视角组成多视角数据来处理多标签RBP识别问题。为了利用多视角数据的不同学习优势,融合四种视角提取到的深度特征,使用逻辑回归原理对它们进行多标签特征学习,将学习后的加权特征向量输入至链式多标签分类器中训练,使之达到最优多标签链式学习的效果。实验研究表明,融合多视角和多标签学习的RNA结合蛋白识别模型预测精度较之前使用单视角方法有了明显的提升。