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DNA N4- methylcytosine (4mC) plays a crucial role in transcriptional regulation by repressing activity. DNA methylation takes part in many biological process such as Restriction –Modification(R-M) system, genomic imprinting, heredity performance, chromatin structure and suppression or repetitive sequences. In recent decades, computationally prediction of 4mC sites is much needed work in biomedical related fields. Experimental methods are costly and time-consuming so that we proposed a deep learning model to identify 4mc sits in the given DNA sequences. The previous method was developed by machine learning based method for identifying 4mC sites based on the handcrafted features while the proposed novel method extracts the features of the 4mC sites automatically using convolutional neural network (CNN). In this work, we applied the nucleotide chemical properties to encode the DNA sequences and fed those encoded sequences into the CNN model for the best feature selection and for the final classification whether the DNA sequence contains 4mC sites or not. The performance of the CNN model has been evaluated on the benchmark datasets and achieved generally good performance in predicting 4mC sites as compared to the previous method.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-569-001134194
