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计算方法在m^(6)A研究中的应用及展望 被引量:1
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作者 雷定伟 顾睿初 +2 位作者 谢晓雪 丁时之 温翰 《遗传》 北大核心 2025年第8期903-927,共25页
N^(6)-甲基腺嘌呤(m^(6)A)修饰是真核生物mRNA中最丰富的修饰形式,对mRNA的剪接、加工、降解和翻译的调控具有关键作用。本文介绍了计算方法在m^(6)A修饰研究中的应用,主要有数据驱动的方法预测m^(6)A位点以及基于分子动力学方法探究m^(... N^(6)-甲基腺嘌呤(m^(6)A)修饰是真核生物mRNA中最丰富的修饰形式,对mRNA的剪接、加工、降解和翻译的调控具有关键作用。本文介绍了计算方法在m^(6)A修饰研究中的应用,主要有数据驱动的方法预测m^(6)A位点以及基于分子动力学方法探究m^(6)A相关生物机制。文章首先回顾了m^(6)A检测技术的发展历程,阐述了相应的数据处理方法,并整理了现有公开数据集,为计算模型的构建奠定数据基础。接着重点讨论机器学习与深度学习模型在m^(6)A位点预测中的研究进展。最后描述了分子动力学模拟在解析m^(6)A相关分子机制的贡献,展示了计算方法如何促进对这一复杂的表观遗传调控过程的理解。通过系统梳理相关内容,本文深入探讨了计算方法在m^(6)A修饰领域的最新研究进展及其应用价值,为m^(6)A相关的深入研究提供新的思路与启示。 展开更多
关键词 N^(6)-甲基腺嘌呤修饰 修饰检测方法 修饰位点预测 人工智能算法 分子动力学模拟
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