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Protein Networks02:26

Protein Networks

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An organism can have thousands of different proteins, and these proteins must cooperate to ensure the health of an organism. Proteins bind to other proteins and form complexes to carry out their functions. Many proteins interact with multiple other proteins creating a complex network of protein interactions.
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Alternative RNA Splicing02:18

Alternative RNA Splicing

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Alternative RNA splicing is the regulated splicing of exons and introns to produce different mature mRNAs from a single pre-mRNA. Unlike in constitutive splicing where a single gene produces a single type of mRNA, alternative splicing allows an organism to produce multiple proteins from a single gene and plays an important role in protein diversity.
There are five types of alternative RNA splicing that vary in the ways the pre-mRNA segments are removed or retained in the mature mRNA. The first...
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Network Covalent Solids

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Null and Alternative Hypotheses01:16

Null and Alternative Hypotheses

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The actual hypothesis testing begins by considering two hypotheses. They are termed  the null hypothesis and the alternative hypothesis. These hypotheses contain opposing viewpoints.
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Cell
|June 11, 2019
PubMed
まとめ

ディープラーニングモデルAPARENTはDNA配列から代替ポリアデニレーション (APA) を予測する. このツールは,APAを調節する配列モチーフを特定し,病気に対する遺伝子変異の影響を定量化します.

キーワード:
MPRASNV代替ポリアデニレーションcis 規制ディープラーニングジェネラティブモデルmRNA処理について機械学習マッシヴ・パラレル・レポーター・アッセイシングルヌクレオチド変種合成生物学

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科学分野:

  • ゲノミクスとバイオインフォマティクス
  • 分子生物学
  • コンピュータ生物学

背景:

  • 代替ポリアデニレーション (APA) は,ヒト細胞におけるトランスクリプトームの多様性に大きく貢献する.
  • APAのDNA配列決定因子を理解することは,遺伝子調節を解読する上で極めて重要です.
  • APAを予測する現在の方法は,しばしば実験データを必要とし,範囲は限られている.

研究 の 目的:

  • APAをDNA配列だけで予測できるディープラーニングモデル (APARENT) を開発する.
  • APAを規制する新しいシーケンスモチーフと規制要素を特定する.
  • ポリアデニレーション信号の設計とAPAに対する遺伝子変異の影響を評価するためにモデルを適用する.

主な方法:

  • APAのリポーター300万人以上の大規模なデータセットと そのアイソフォーム表現データで ディープラーニングモデルAPARENT (APA REgression NeT) を訓練しました
  • ニューラルネットワークが学習したシーケンスの特徴を解釈するために視覚化技術を活用した.
  • 設計されたポリアデニレーション信号と遺伝的変異効果のモデル予測を実験的に検証した.

主要な成果:

  • APARENTは,合成と人間の3' 未翻訳領域 (3' UTR) のAPAを予測する高い精度を示しています.
  • このモデルは,APAのレギュレータの採用に関与する既知の新しい配列モチーフを成功裏に特定し,発見しました.
  • APARENTは,APAに対する遺伝的変異の影響を効果的に定量化し,様々な疾患に関連する病原性変異を特定しました.

結論:

  • ディープラーニングはDNA配列だけで代替ポリアデニレーションを正確に予測し,ゲノム分析のための強力なツールを提供します.
  • APARENTは,3'端処理を制御する複雑なシス調節コードを明らかにし,遺伝子発現の調節に関する洞察を提供します.
  • このモデルは,APAに影響を与える病原性変異体を特定することによって,疾患の遺伝的基礎を理解する上で重要な意味を持つ.