Exploring sequence-based features for the improved prediction of DNA N4-methylcytosine sites in multiple species

doi:10.1093/bioinformatics/bty824

.2019年4月15日；35(8):1326-1333.

doi:10.1093/bioinformatics/bty824。

探索基于序列的特征以改进多物种中DNA N4-甲基胞嘧啶位点的预测

乐毅伟¹, 沙沙栾¹, 路易斯·奥古斯托·长井², 冉素^三, 邹全（音）^1 4

附属公司

¹天津大学智能与计算学院计算机科学与技术学院，天津，中国。
²日本东京大学医学研究所硅胶功能分析实验室。
^三天津大学智能与计算学院计算机软件学院，天津，中国。
⁴中国电子科技大学基础与前沿科学研究所，成都，中国。

PMID： 30239627
内政部： 10.1093/生物信息学/bty824

探索基于序列的特征以改进多物种中DNA N4-甲基胞嘧啶位点的预测

乐毅伟等人。生物信息学. 2019.

.2019年4月15日；35(8):1326-1333.

doi:10.1093/bioinformatics/bty824。

作者

乐毅伟¹, 沙沙栾¹, 路易斯·奥古斯托·长井², 冉素^三, 邹全（音）^1 4

附属公司

¹天津大学智能与计算学院计算机科学与技术学院，中国天津。
²日本东京大学医学科学研究所Silico功能分析实验室。
^三天津大学智能与计算学院计算机软件学院，天津，中国。
⁴中国电子科技大学基础与前沿科学研究所，成都，中国。

PMID： 30239627
内政部： 10.1093/生物信息学/bty824

摘要

动机：作为一种重要的表观遗传修饰，DNA N4-甲基胞嘧啶（4mC）最近被证明在限制修饰系统中起着至关重要的作用。为了更好地理解其功能机制，识别4mC修饰至关重要。机器学习方法最近已成为一种有效的4mC站点高通量识别方法，尽管高预测错误率对现有方法仍然具有挑战性。因此，非常需要开发一种计算方法来更准确地识别m4C位点。

结果：在本研究中，我们提出了一种基于机器学习的预测器，即4mcPred-SVM，用于DNA 4mC位点的全基因组检测。在此预测器中，我们提出了一种新的特征表示算法，该算法充分利用了基于序列的信息。为了提高特征表示能力，我们使用两步特征优化策略，从而获得最具代表性的特征。利用得到的特征和支持向量机（SVM），我们自适应地训练不同物种的最优模型。六个物种基准数据集的比较结果表明，与最先进的预测工具相比，我们的预测工具在预测4mC位点方面能够取得更好的总体性能。重要的是，基于序列的特征可以可靠且稳健地预测4mC位点，有助于发现潜在重要的序列特征，以预测4mC部位。

可用性和实施：实现拟议的4mcPred-SVM的用户友好的Web服务器已经建立，可以通过以下网站免费访问：http://server.malab.cn/4mcPred-SVM。

补充信息：补充数据可在生物信息学网站上获得。

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