|簡體中文

比思論壇

 找回密碼
 按這成為會員
搜索



查看: 518|回復: 0
打印 上一主題 下一主題

DARTS计算框架

[複製鏈接]

3396

主題

1

好友

1萬

積分

教授

Rank: 8Rank: 8

  • TA的每日心情
    奮斗
    2024-5-26 10:37
  • 簽到天數: 451 天

    [LV.9]以壇為家II

    推廣值
    0
    貢獻值
    25
    金錢
    12
    威望
    16771
    主題
    3396
    跳轉到指定樓層
    樓主
    發表於 2022-6-6 22:16:05 |只看該作者 |倒序瀏覽

    DARTS计算框架

    给出问题答案

    据邢毅研究组这篇发表在《自然—方法》上的论文介绍,DARTS由两部分构成:深度神经网络模块(DNN)和贝叶斯推断模块(BHT)。其中,DNN基于顺式序列特征和样品特异的RNA结合蛋白表达水平特征来预测差异剪接的结果;而BHT则通过整合实验样品测序数据本身和基于深度神经网络的先验概率来推断差异剪接的结果。

    研究者在论文中强调称,与其他计算方法不同的是,在DARTS计算框架下,DNN不仅通过顺式序列特征来预测可变剪接的结果,而且还将样品中RNA结合蛋白的表达水平整合进了RNA可变剪接结果的预测中,增加了预测参数的维度。

    DARTS的逻辑是,通过DNN对ENCODE和Roadmap数据库中大量RNA-seq结果的深度学习,能够获得高精度的预测值作为BHT中的贝叶斯先验概率,进而结合具体实验中RNA-seq的结果,来获得更为准确的差异剪接推断。

    在研究实践中,邢毅研究组发现,在低通量RNA-seq文库中,通过使用DNN预测值进行强化分析后,能够达到比使用传统方法分析更高的准确度,并且这种提升在越低通量的文库中越明显;即使在高通量的RNA-seq文库中,使用DNN预测仍能发现在低表达基因中的可变剪接变化。而在过去,这些低表达基因的可变剪接变化在传统分析方法中往往会被忽略。

    也就是说,研究结果证明了DARTS不仅提升了基于RNA-seq方法研究可变剪接的准确性,同时也提供了在低表达基因中研究可变剪接的研究手段。


    您需要登錄後才可以回帖 登錄 | 按這成為會員

    重要聲明:本論壇是以即時上載留言的方式運作,比思論壇對所有留言的真實性、完整性及立場等,不負任何法律責任。而一切留言之言論只代表留言者個人意見,並非本網站之立場,讀者及用戶不應信賴內容,並應自行判斷內容之真實性。於有關情形下,讀者及用戶應尋求專業意見(如涉及醫療、法律或投資等問題)。 由於本論壇受到「即時上載留言」運作方式所規限,故不能完全監察所有留言,若讀者及用戶發現有留言出現問題,請聯絡我們比思論壇有權刪除任何留言及拒絕任何人士上載留言 (刪除前或不會作事先警告及通知 ),同時亦有不刪除留言的權利,如有任何爭議,管理員擁有最終的詮釋權。用戶切勿撰寫粗言穢語、誹謗、渲染色情暴力或人身攻擊的言論,敬請自律。本網站保留一切法律權利。

    手機版| 廣告聯繫

    GMT+8, 2024-12-8 22:16 , Processed in 1.022338 second(s), 24 queries , Gzip On.

    Powered by Discuz! X2.5

    © 2001-2012 Comsenz Inc.

    回頂部