从传统机器学习算法到深度学习：揭示m6A

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从传统机器学习算法到深度学习：揭示m6A

导语

因为最近在做利用卷积神经网络CNN和其他深度学习模型来预测m6A-SNP影响的项目，想分享一下目前不同m6A-SNP预测模型的研究进展。RNA N6-甲基腺苷（m6A）修饰是表观转录组最常见的修饰形式之一，在基因表达调控、细胞命运决定、疾病发生中扮演重要角色。

随着高通量测序与机器学习的发展，大家越来越关注单核苷酸变异（SNP）是否会破坏或新建m6A位点，进而影响mRNA命运，从而为RNA生物学机制和癌症和神经系统性疾病的治疗提供参考。在这一系列中，我将先系统回顾几个具有代表性的m6A-SNP预测模型，并深入解析模型原理/代码实现和最新的深度学习研究成果，展示人工智能如何助力RNA修饰功能研究。

背景：为什么要预测m6A-SNP？

m6A修饰的动态变化受RNA序列和结构双重影响，而SNP的发生可能导致m6A修饰位点的获得（gain）或丧失（loss），从而对RNA稳定性、剪接、翻译等过程产生深远影响。已有研究发现，许多与癌症、自闭症、免疫疾病相关的SNP会通过调控m6A修饰介导致病机制。

传统的实验验证方法如miCLIP、MeRIP-seq成本高、覆盖有限，因此基于序列的计算预测方法成为关键补充。

迄今为止，已经开发了许多计算方法来识别 RNA 序列中的 m6A 修饰位点，包括基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。这是已发布的 m6A 修饰预测模型的时间表。()

m6A 预测现有工具的时间表

经典模型回顾：从静态特征到浅层学习

基于机器学习的 m6A 预测方法通常采用传统的机器学习算法（例如，支持向量机 （SVM）、随机森林 （RF）），这些算法在手动设计的特征（例如 RNA 序列特征、结构特征、进化特征）上进行训练。模型通常使用监督学习算法进行训练，以区分修改后的序列和未修改的序列，并通过交叉验证或独立测试集评估其性能。

1. iRNA-Methyl

从传统机器学习算法到深度学习：揭示m6A

导语

因为最近在做利用卷积神经网络CNN和其他深度学习模型来预测m6A-SNP影响的项目，想分享一下目前不同m6A-SNP预测模型的研究进展。RNA N6-甲基腺苷（m6A）修饰是表观转录组最常见的修饰形式之一，在基因表达调控、细胞命运决定、疾病发生中扮演重要角色。

随着高通量测序与机器学习的发展，大家越来越关注单核苷酸变异（SNP）是否会破坏或新建m6A位点，进而影响mRNA命运，从而为RNA生物学机制和癌症和神经系统性疾病的治疗提供参考。在这一系列中，我将先系统回顾几个具有代表性的m6A-SNP预测模型，并深入解析模型原理/代码实现和最新的深度学习研究成果，展示人工智能如何助力RNA修饰功能研究。

背景：为什么要预测m6A-SNP？

m6A修饰的动态变化受RNA序列和结构双重影响，而SNP的发生可能导致m6A修饰位点的获得（gain）或丧失（loss），从而对RNA稳定性、剪接、翻译等过程产生深远影响。已有研究发现，许多与癌症、自闭症、免疫疾病相关的SNP会通过调控m6A修饰介导致病机制。

传统的实验验证方法如miCLIP、MeRIP-seq成本高、覆盖有限，因此基于序列的计算预测方法成为关键补充。

迄今为止，已经开发了许多计算方法来识别 RNA 序列中的 m6A 修饰位点，包括基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。这是已发布的 m6A 修饰预测模型的时间表。()

m6A 预测现有工具的时间表

经典模型回顾：从静态特征到浅层学习

基于机器学习的 m6A 预测方法通常采用传统的机器学习算法（例如，支持向量机 （SVM）、随机森林 （RF）），这些算法在手动设计的特征（例如 RNA 序列特征、结构特征、进化特征）上进行训练。模型通常使用监督学习算法进行训练，以区分修改后的序列和未修改的序列，并通过交叉验证或独立测试集评估其性能。

1. iRNA-Methyl

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