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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.4
- 발행연도
- 2020.4
- 수록면
- 343 - 351 (9page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2020.47.4.343
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접합(splicing)은 단백질 생성에 중요한 messenger RNA를 만들기 위한 RNA 처리 과정이다. Branchpoint는 접합 과정에서 중요한 역할을 하는 RNA 염기 서열 중 한 요소이며, 본 논문에서는 branchpoint 예측을 위한 심층 신경망 모델을 제안한다. Branchpoint 위치 예측에는 몇 가지 어려움이 존재한다. Branchpoint의 위치는 염기 서열에 존재하는 모티프(염기 서열에 나타나는 짧은 길이의 패턴)들과 밀접하게 관련된 것으로 알려져 있으며, RNA 서열의 특정 영역에 편중되어 있어 기계학습을 적용할 때 클래스불균형 문제가 발생한다. 본 논문의 기법은 입력 서열의 특징 학습을 위한 주의집중 기법과 클래스 불균형을 완화하기 위한 삼중항 손실을 활용한다. 이로 인해 알려진 최고 성능 수준의 예측 정확도를 유지하면서, branchpoint 위치에 영향을 주는 모티프들을 찾아내 예측에 대한 설명을 가능하게 해준다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 방법
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
J. M. B. Pineda and R. K. Bradley, "Most human introns are recognized via multiple and tissuespecific branchpoints," Genes & Development, Vol. 32, No. 7-8, pp. 577-591, 2018.
J. M. Paggi and G. Bejerano, "A sequence-based, deep learning model accurately predicts rna splicing branchpoints," RNA, Vol. 24, No. 12, pp. 1647-1658, 2018.
A. Masuda, K. Gao, T. Matsuura, and K. Ohno, "Human branch point consensus sequence is yUnAy," Nucleic Acids Research, Vol. 36, pp. 2257-2267, 02. 2008.
R. Singh, J. Lanchantin, A. Sekhon, and Y. Qi, "Attend and predict: Understanding gene regulation by selective attention on chromatin," Advances in neural information processing systems, pp. 6785- 6795, 2017.
S. Park, S. Min, H.-S. Choi, and S. Yoon, "Deep recurrent neural network-based identification of precursor micrornas," Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 2891-2900, 2017.
J. M. Paggi and G. Bejerano, "A sequence-based, deep learning model accurately predicts rna splicing branchpoints," RNA, Vol. 24, No. 12, pp. 1647-1658, 2018.
A. Masuda, K. Gao, T. Matsuura, and K. Ohno, "Human branch point consensus sequence is yUnAy," Nucleic Acids Research, Vol. 36, pp. 2257-2267, 02. 2008.
R. Singh, J. Lanchantin, A. Sekhon, and Y. Qi, "Attend and predict: Understanding gene regulation by selective attention on chromatin," Advances in neural information processing systems, pp. 6785- 6795, 2017.
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