RNA修飾對RNA剪接加工、出核轉(zhuǎn)運，以及RNA穩(wěn)定性和翻譯效率具有重要調(diào)控作用。然而，現(xiàn)有研究大多局限于單一修飾類型，依賴免疫沉淀、化學(xué)轉(zhuǎn)換等檢測方法，難以實現(xiàn)多種RNA修飾的同時檢測。因此，如何在同一轉(zhuǎn)錄本上系統(tǒng)解析不同修飾的分布模式，探究修飾間的協(xié)同或競爭關(guān)系，并闡明它們?nèi)绾喂餐{(diào)控RNA剪接加工等關(guān)鍵生物學(xué)過程，是該領(lǐng)域面臨的重要挑戰(zhàn)。

　　近期，中國科學(xué)院動物研究所研究團隊，提出了基于納米孔RNA直接測序技術(shù)與深度學(xué)習(xí)策略的RNA修飾圖譜解析算法ORCA。該算法通過對RNA修飾位點的整體識別及基于RNA修飾位點數(shù)據(jù)庫的遷移學(xué)習(xí)注釋，實現(xiàn)了多種RNA修飾類型的系統(tǒng)鑒定，且該算法利用納米孔測序的單分子關(guān)聯(lián)信息，精準解析了RNA中臨近修飾位點間的復(fù)雜互作關(guān)系，提示了RNA修飾與剪接加工過程之間的潛在協(xié)同調(diào)控模式。

　　研究團隊通過信號多態(tài)性特征提取與域?qū)箤W(xué)習(xí)策略，克服了RNA修飾檢測對特定修飾類型訓(xùn)練集的依賴問題。同時，算法ORCA利用RNA修飾在轉(zhuǎn)錄本上的“不完全性”，提取了修飾與未修飾RNA分子在同個堿基上產(chǎn)生的信號多態(tài)性特征，并結(jié)合域?qū)箤W(xué)習(xí)策略，使模型能夠選擇性學(xué)習(xí)不同修飾類型間的共性特征?；谠摬呗裕撍惴▋H需使用6種體外轉(zhuǎn)錄合成的RNA修飾數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，即可在mRNA和核糖體RNA中，對超15種修飾類型進行系統(tǒng)識別與化學(xué)計量比預(yù)測，拓展了現(xiàn)有DRS數(shù)據(jù)中可解析的RNA修飾類型范圍。

　　在此基礎(chǔ)上，研究團隊建立了基于遷移學(xué)習(xí)的RNA修飾類型注釋方法。該方法綜合利用同類修飾位點間的電信號擾動相似性與序列基序偏好性，并結(jié)合大量RNA修飾數(shù)據(jù)資源，對識別到的修飾位點進行系統(tǒng)注釋及標簽遷移訓(xùn)練，從而實現(xiàn)多種已知RNA修飾類型的可靠注釋。同時，研究團隊將背景修飾位點的隨機采樣作為負樣本訓(xùn)練，有效避免了對未知新型修飾類型的錯誤分類。在保證結(jié)果可靠性的同時，明顯擴充了已知RNA修飾位點的數(shù)量。

　　研究團隊進一步利用SGNex項目中多個人類細胞系的RNA直接測序數(shù)據(jù)，構(gòu)建了跨細胞類型的RNA修飾全景圖譜，發(fā)現(xiàn)了RNA修飾位點在轉(zhuǎn)錄本上呈現(xiàn)系統(tǒng)的成簇分布。同時，研究團隊基于納米孔測序獨特的單分子支持信息，建立了可在單分子水平上，對鄰近修飾位點間的協(xié)同或互斥進行系統(tǒng)鑒定的修飾簇互作識別模型。該模型發(fā)現(xiàn)，在轉(zhuǎn)錄本異構(gòu)體特異的修飾位點附近，剪接調(diào)控因子及修飾相關(guān)RNA結(jié)合蛋白的結(jié)合位點顯著富集。這一結(jié)果表明，RNA修飾與剪接加工過程之間存在系統(tǒng)性的功能關(guān)聯(lián)，為深入研究轉(zhuǎn)錄組表觀修飾多樣性及其復(fù)雜的調(diào)控機制提供了研究思路。

　　該研究通過納米孔RNA直接測序技術(shù)與人工智能算法深度融合，實現(xiàn)了RNA修飾檢測種類與數(shù)量的明顯提升，揭示了RNA修飾位點的系統(tǒng)性鄰近分布及其協(xié)同調(diào)控模式，為解碼RNA修飾的動態(tài)互作及其在不同生物學(xué)背景下的調(diào)控機制提供了計算生物學(xué)工具。

　　相關(guān)研究成果發(fā)表在《自然-通訊》（Nature Communications）上。研究工作得到國家自然科學(xué)基金委員會、科學(xué)技術(shù)部、浙江省等的支持。

基于深度學(xué)習(xí)的RNA修飾系統(tǒng)識別與注釋模型