金属-6mA swMATH ID: 37446 软件作者： 哈桑，M.M。；巴西思，S。；Khatun，M.S。；Lee，G。；马纳瓦兰，B。；H.库拉塔。 描述： Meta-i6mA：一种种间预测因子，用于在综合机器学习框架中利用信息特征识别植物基因组的DNA N6-甲基腺嘌呤位点。DNA N6-甲腺嘌呤（6mA）代表重要的表观遗传修饰，负责各种细胞过程。精确鉴定6mA位点是基因组分析中具有挑战性的任务之一，这有助于了解其生物学功能。迄今为止，已经提出了几个基于物种特定机器学习（ML）的模型，但大多数模型并没有对其他物种进行测试。因此，它们在其他植物物种中的实际应用非常有限。在本研究中，我们探索了10种不同的特征编码方案，目的是捕获6mA位点周围的关键特征。我们选择了五种基于物理化学和位置特定信息的特征编码方案，它们具有很高的识别能力。生成的特征集被输入到六种常用的ML方法中（随机森林、支持向量机、极端随机树、逻辑回归、朴素贝叶斯和AdaBoost）。采用蔷薇科基因组训练上述分类器，生成30个基线模型。为了整合他们的个人力量，提出了Meta-i6mA，它使用Meta-predictor方法组合了基线模型。在广泛的独立测试中，Meta-i6mA在蔷薇科、水稻和拟南芥上分别显示出0.918、0.827和0.635的高Matthews相关系数值，并且优于现有的预测因子。我们预计Meta-i6mA可以应用于不同的植物物种。此外，我们还开发了一个在线用户友好的web服务器，可在http://kurata14.bio.kyutech.ac.jp/Meta-i6mA/。 主页： http://kurata14.bio.kyutech.ac.jp/Meta-i6mA/ 引用于： 0个文档