用于学习酵母应激反应顺式与反式调控的多模态神经网络
基因组学
2019-08-27 v1
摘要
解析基因调控网络是计算生物学中的一个核心问题。在此，我们探索使用多模态神经网络来学习包含顺式（cis）与反式（trans）调控组件的基因表达预测模型。我们学习了芽殖酵母酿酒酵母（Saccharomyces cerevisiae）应激反应的模型。我们的模型取得了高性能，并大幅优于其他最先进的方法，例如使用预定义顺式调控特征的提升算法。我们的模型学习到了若干顺式和反式调控因子，包括已知的应激反应主调控因子。我们利用模型进行计算机转录因子敲除实验，并证明对靶基因变化的计算机预测与相应转录因子敲除微阵列实验结果相关。
引用
@article{arxiv.1908.09426,
title = {A multi-modal neural network for learning cis and trans regulation of stress response in yeast},
author = {Boxiang Liu and Nadine Hussami and Avanti Shrikumar and Tyler Shimko and Salil Bhate and Scott Longwell and Stephen Montgomery and Anshul Kundaje},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.09426},
year = {2019}
}
备注
5 pages, 2 figures; Presented at NIPS 2017 MLCB workshop