SSCRB: Predicting circRNA-RBP Interaction Sites Using a Sequence and Structural Feature-Based Attention Model

计算机科学 稳健性(进化) 概化理论 人工智能 数据挖掘 机器学习 序列(生物学) 计算模型 计算生物学 数学 生物 基因 遗传学 统计
作者
Liwei Liu,Yuxiao Wei,Qi Zhang,Qi Zhao
出处
期刊:IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:28 (3): 1762-1772 被引量:22
标识
DOI:10.1109/jbhi.2024.3354121
摘要

The prediction of interaction sites between circular RNA (circRNA) and RNA binding proteins (RBPs) is crucial for regulating diseases and discovering new treatment approaches. Computational models have been widely used to predict circRNA-RBP interaction sites due to the availability of genome-wide circRNA binding event data. However, efficiently obtaining multi-scale circRNA features to improve prediction accuracy remains a challenging problem. In this study, we propose SSCRB, a lightweight model for predicting circRNA-RBP interaction sites. Our model extracts both sequence and structural features of circRNA and incorporates multi-scale features through the attention mechanism. Furthermore, we develop an ensemble model by combining multiple submodels to enhance predictive performance and generalizability. We evaluate SSCRB on 37 circRNA datasets and compare it with other state-of-the-art methods. The average AUC of SSCRB is 97.66%, demonstrating its efficiency and robustness. SSCRB outperforms other methods in terms of prediction accuracy while requiring significantly fewer computational resources.
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