論文の概要: TFBS-Finder: Deep Learning-based Model with DNABERT and Convolutional Networks to Predict Transcription Factor Binding Sites

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01311v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 12:41:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:01:20.321007
• Title: TFBS-Finder: Deep Learning-based Model with DNABERT and Convolutional Networks to Predict Transcription Factor Binding Sites
• Title（参考訳）: TFBS-Finder:DNABERTと畳み込みネットワークを用いた深層学習モデルによる転写因子結合部位の予測
• Authors: Nimisha Ghosh, Pratik Dutta, Daniele Santoni,
• Abstract要約: 我々は,事前学習したDNABERT,CNNモジュール,MCBAMモジュール,MSCAモジュール,出力モジュールを用いたディープラーニングモデルを開発した。 TFBS-Finderは165のENCODE ChIP-seqデータセットでトレーニングされ、テストされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.293083690039339
• License:
• Abstract: Transcription factors are proteins that regulate the expression of genes by binding to specific genomic regions known as Transcription Factor Binding Sites (TFBSs), typically located in the promoter regions of those genes. Accurate prediction of these binding sites is essential for understanding the complex gene regulatory networks underlying various cellular functions. In this regard, many deep learning models have been developed for such prediction, but there is still scope of improvement. In this work, we have developed a deep learning model which uses pre-trained DNABERT, a Convolutional Neural Network (CNN) module, a Modified Convolutional Block Attention Module (MCBAM), a Multi-Scale Convolutions with Attention (MSCA) module and an output module. The pre-trained DNABERT is used for sequence embedding, thereby capturing the long-term dependencies in the DNA sequences while the CNN, MCBAM and MSCA modules are useful in extracting higher-order local features. TFBS-Finder is trained and tested on 165 ENCODE ChIP-seq datasets. We have also performed ablation studies as well as cross-cell line validations and comparisons with other models. The experimental results show the superiority of the proposed method in predicting TFBSs compared to the existing methodologies. The codes and the relevant datasets are publicly available at https://github.com/NimishaGhosh/TFBS-Finder/.
• Abstract（参考訳）: 転写因子は、典型的にはこれらの遺伝子のプロモーター領域に位置する転写因子結合部位(TFBSs)と呼ばれる特定のゲノム領域に結合することで、遺伝子発現を制御するタンパク質である。 これらの結合部位の正確な予測は、様々な細胞機能の根底にある複雑な遺伝子制御ネットワークを理解するために不可欠である。 このような予測のために多くのディープラーニングモデルが開発されてきたが、まだ改善の余地がある。 本研究では,事前学習したDNABERT,CNNモジュール,MCBAMモジュール,MSCAモジュール,出力モジュールを用いたディープラーニングモデルを開発した。 予め訓練されたDNABERTは配列の埋め込みに使用され、CNN、MCBAM、MSCAモジュールは高次局所的特徴の抽出に有用である。 TFBS-Finderは165のENCODE ChIP-seqデータセットでトレーニングされ、テストされる。 また, Ablation 研究や, セル間の線形検証, および他のモデルとの比較を行った。 実験の結果,提案手法は既存の手法と比較してTFBSの予測に優れていることが示された。 コードと関連するデータセットはhttps://github.com/NimishaGhosh/TFBS-Finder/で公開されている。

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