基于多特征融合的细胞特异性lncRNA的亚细胞定位预测

长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)在细胞生物学过程和疾病发展中扮演着关键性角色。由于lncRNA的亚细胞定位和其生物学功能密切相关，因此确定lncRNA的亚细胞定位具有重要意义。目前已有一些基于机器学习的方法来识别lncRNA的亚细胞位置，但在识别人类lncRNA的细胞特异性定位方面的相关工作仍然有限。该模型对人类细胞系lncRNA亚细胞定位问题进行了研究，提取了k-mer、CKSNAP、SRS和TSS特征信息，并对各类特征信息进行了融合，基于XGBoost和LightGBM结合的算法来预测人类细胞系lncRNA的亚细胞位置，并通过10倍交叉检验对模型进行了评估。结果表明，该模型预测人类细胞系lncRNA亚细胞定位的方法与现有的预测方法相比，预测成功率均有一定改进，其基准数据集的AUROC值最高达到92.26%。