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DeepCIP: A multimodal deep learning method for the prediction of internal ribosome entry sites of circRNAs

内部核糖体进入位点 计算机科学 计算生物学 翻译(生物学) 人工智能 深度学习 核糖体 编码 序列(生物学) 核糖核酸 机器学习 生物 遗传学 信使核糖核酸 基因
作者
Yuxuan Zhou,Jingcheng Wu,Shihao Yao,Yulian Xu,Wenbin Zhao,Yunguang Tong,Zhan Zhou
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier BV]
卷期号:164: 107288-107288 被引量:15
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2023.107288
摘要

Circular RNAs (circRNAs) have been found to have the ability to encode proteins through internal ribosome entry sites (IRESs), which are essential RNA regulatory elements for cap-independent translation. Identification of IRES elements in circRNA is crucial for understanding its function. Previous studies have presented IRES predictors based on machine learning techniques, but they were mainly designed for linear RNA IRES. In this study, we proposed DeepCIP (Deep learning method for CircRNA IRES Prediction), a multimodal deep learning approach that employs both sequence and structural information for circRNA IRES prediction. Our results demonstrate the effectiveness of the sequence and structure models used by DeepCIP in feature extraction and suggest that integrating sequence and structural information efficiently improves the accuracy of prediction. The comparison studies indicate that DeepCIP outperforms other comparative methods on the test set and real circRNA IRES dataset. Furthermore, through the integration of an interpretable analysis mechanism, we elucidate the sequence patterns learned by our model, which align with the previous discovery of motifs that facilitate circRNA translation. Thus, DeepCIP has the potential to enhance the study of the coding potential of circRNAs and contribute to the design of circRNA-based drugs. DeepCIP as a standalone program is freely available at https://github.org/zjupgx/DeepCIP.
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