基于機(jī)器學(xué)習(xí)的非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系預(yù)測(cè)研究：方法、實(shí)踐與展望一、引言1.1研究背景在生命科學(xué)領(lǐng)域，非編碼RNA（ncRNA）與蛋白質(zhì)的相互作用是生物過(guò)程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對(duì)維持細(xì)胞正常功能和生物機(jī)體的穩(wěn)態(tài)起著不可或缺的作用。隨著后基因組時(shí)代的到來(lái)，人們逐漸認(rèn)識(shí)到非編碼RNA并非基因組中的“暗物質(zhì)”，而是在基因表達(dá)調(diào)控、細(xì)胞分化、發(fā)育進(jìn)程以及疾病發(fā)生發(fā)展等諸多方面發(fā)揮著重要的調(diào)控功能。非編碼RNA是指不編碼蛋白質(zhì)的RNA分子，雖然它們不直接參與蛋白質(zhì)的合成，但通過(guò)與蛋白質(zhì)、DNA及其他RNA分子相互作用，形成了復(fù)雜的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。這些相互作用廣泛存在于轉(zhuǎn)錄前、轉(zhuǎn)錄及轉(zhuǎn)錄后等各個(gè)水平，對(duì)基因表達(dá)進(jìn)行精細(xì)調(diào)控。例如，微小RNA（miRNA）能夠通過(guò)與靶mRNA的互補(bǔ)配對(duì)，抑制mRNA的翻譯過(guò)程或促使其降解，從而在轉(zhuǎn)錄后水平調(diào)控基因表達(dá)；長(zhǎng)鏈非編碼RNA（lncRNA）可以通過(guò)與蛋白質(zhì)形成復(fù)合物，招募或阻斷轉(zhuǎn)錄因子與DNA的結(jié)合，進(jìn)而影響基因轉(zhuǎn)錄；環(huán)狀RNA（circRNA）則能夠作為miRNA的“海綿”，競(jìng)爭(zhēng)性結(jié)合miRNA，解除miRNA對(duì)其靶基因的抑制作用，間接調(diào)控基因表達(dá)。這些復(fù)雜的調(diào)控機(jī)制在細(xì)胞的增殖、分化、凋亡以及代謝等基本生命活動(dòng)中均發(fā)揮著重要作用，確保了細(xì)胞功能的正常行使和生物個(gè)體的生長(zhǎng)發(fā)育。蛋白質(zhì)作為生命活動(dòng)的主要執(zhí)行者，參與了細(xì)胞內(nèi)幾乎所有的生理過(guò)程，包括信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)、物質(zhì)代謝、免疫防御等。非編碼RNA與蛋白質(zhì)的相互作用賦予了蛋白質(zhì)更為多樣化的功能和調(diào)控機(jī)制。一方面，非編碼RNA可以引導(dǎo)蛋白質(zhì)定位到特定的細(xì)胞區(qū)域或作用靶點(diǎn)，使其能夠準(zhǔn)確地發(fā)揮生物學(xué)功能。例如，某些lncRNA能夠與特定的蛋白質(zhì)結(jié)合，將其招募到細(xì)胞核內(nèi)的特定染色體區(qū)域，參與基因的轉(zhuǎn)錄調(diào)控。另一方面，非編碼RNA還可以通過(guò)改變蛋白質(zhì)的構(gòu)象或活性，影響其功能的發(fā)揮。例如，一些miRNA與蛋白質(zhì)結(jié)合后，能夠調(diào)節(jié)蛋白質(zhì)的磷酸化水平或蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用，從而改變蛋白質(zhì)的生物學(xué)活性。在疾病發(fā)生發(fā)展過(guò)程中，非編碼RNA與蛋白質(zhì)相互作用的失調(diào)往往起著關(guān)鍵作用。研究表明，許多人類(lèi)疾病，如癌癥、心血管疾病、神經(jīng)系統(tǒng)疾病等，都與非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的異常密切相關(guān)。在癌癥中，某些miRNA與癌基因或抑癌基因編碼的蛋白質(zhì)相互作用異常，導(dǎo)致細(xì)胞增殖、凋亡和轉(zhuǎn)移等過(guò)程的紊亂；在心血管疾病中，lncRNA與心血管相關(guān)蛋白質(zhì)的相互作用失調(diào)，可能影響心肌細(xì)胞的功能和心血管系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)；在神經(jīng)系統(tǒng)疾病中，circRNA與神經(jīng)退行性疾病相關(guān)蛋白質(zhì)的異常相互作用，可能參與神經(jīng)細(xì)胞的損傷和死亡過(guò)程。深入研究這些異常相互作用的機(jī)制，不僅有助于揭示疾病的發(fā)病機(jī)制，還為疾病的早期診斷、預(yù)后評(píng)估和治療提供了新的靶點(diǎn)和策略。傳統(tǒng)上，研究非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用主要依賴(lài)于實(shí)驗(yàn)方法，如免疫共沉淀（Co-IP）、RNA免疫沉淀（RIP）、交聯(lián)免疫沉淀（CLIP）等。這些實(shí)驗(yàn)方法雖然能夠直接檢測(cè)到相互作用的存在，但存在成本高、耗時(shí)長(zhǎng)、通量低等局限性，難以滿(mǎn)足大規(guī)模研究的需求。此外，實(shí)驗(yàn)方法還受到樣本來(lái)源、實(shí)驗(yàn)條件等因素的限制，對(duì)于一些低豐度或瞬時(shí)相互作用的檢測(cè)存在一定困難。因此，開(kāi)發(fā)高效、準(zhǔn)確的計(jì)算方法來(lái)預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系具有重要的理論和實(shí)際意義。機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，近年來(lái)在生物信息學(xué)中得到了廣泛應(yīng)用。通過(guò)構(gòu)建合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以從大量的生物數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的模式和規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系的有效預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)方法具有高效、快速、可擴(kuò)展性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，能夠彌補(bǔ)實(shí)驗(yàn)方法的不足，為非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用的研究提供了新的手段。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)非編碼RNA和蛋白質(zhì)的序列、結(jié)構(gòu)、表達(dá)等特征進(jìn)行分析和建模，可以預(yù)測(cè)它們之間是否存在相互作用以及相互作用的強(qiáng)度和特異性。這種計(jì)算預(yù)測(cè)方法不僅能夠?yàn)閷?shí)驗(yàn)研究提供有價(jià)值的線索和指導(dǎo)，還能夠加速對(duì)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的解析，推動(dòng)生命科學(xué)的發(fā)展。1.2研究目的與意義本研究旨在運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建高效準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型，以識(shí)別非編碼RNA與蛋白質(zhì)之間的相互作用關(guān)系。通過(guò)整合多種生物信息學(xué)數(shù)據(jù)和特征，深入挖掘非編碼RNA與蛋白質(zhì)相互作用的潛在規(guī)律，為生命科學(xué)領(lǐng)域的相關(guān)研究提供新的理論支持和技術(shù)手段。從基礎(chǔ)研究角度來(lái)看，深入了解非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系有助于完善我們對(duì)生命基本過(guò)程的認(rèn)知。非編碼RNA與蛋白質(zhì)相互作用參與了眾多關(guān)鍵生物過(guò)程，如基因轉(zhuǎn)錄調(diào)控、RNA剪接加工、蛋白質(zhì)翻譯等。揭示這些相互作用的機(jī)制，能夠幫助我們更好地理解細(xì)胞內(nèi)遺傳信息的傳遞和調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)一步闡明生命活動(dòng)的本質(zhì)。以轉(zhuǎn)錄調(diào)控為例，許多轉(zhuǎn)錄因子與非編碼RNA相互作用，共同調(diào)節(jié)基因的轉(zhuǎn)錄起始、延伸和終止過(guò)程。準(zhǔn)確識(shí)別這些相互作用關(guān)系，有助于我們繪制更加精確的基因轉(zhuǎn)錄調(diào)控圖譜，為研究細(xì)胞分化、發(fā)育以及疾病發(fā)生發(fā)展過(guò)程中的基因表達(dá)變化提供重要線索。在疾病研究方面，非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用的異常與多種人類(lèi)疾病的發(fā)生發(fā)展密切相關(guān)，包括癌癥、心血管疾病、神經(jīng)退行性疾病等。通過(guò)預(yù)測(cè)這些相互作用關(guān)系，可以為疾病的早期診斷、預(yù)后評(píng)估和治療提供新的靶點(diǎn)和生物標(biāo)志物。在癌癥研究中，某些miRNA與癌基因或抑癌基因編碼的蛋白質(zhì)相互作用異常，可能導(dǎo)致腫瘤細(xì)胞的增殖、侵襲和轉(zhuǎn)移。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)這些異常相互作用，有助于發(fā)現(xiàn)新的癌癥診斷標(biāo)志物和治療靶點(diǎn)，為癌癥的精準(zhǔn)診斷和個(gè)性化治療提供依據(jù)。對(duì)于心血管疾病，研究非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的變化，能夠幫助我們揭示疾病的發(fā)病機(jī)制，尋找潛在的治療干預(yù)點(diǎn)，為開(kāi)發(fā)新型心血管疾病治療藥物提供理論基礎(chǔ)。藥物研發(fā)是另一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。目前，大多數(shù)藥物研發(fā)主要針對(duì)蛋白質(zhì)靶點(diǎn)，但非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用作為一類(lèi)新的藥物作用靶點(diǎn)，具有巨大的潛力。預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系，可以為藥物研發(fā)提供新的思路和方向，加速新型藥物的開(kāi)發(fā)進(jìn)程。通過(guò)篩選能夠干擾異常非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用的小分子化合物或生物制劑，有望開(kāi)發(fā)出針對(duì)特定疾病的創(chuàng)新治療藥物。此外，基于機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)結(jié)果，可以對(duì)潛在藥物靶點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，提高藥物研發(fā)的效率和成功率，降低研發(fā)成本。機(jī)器學(xué)習(xí)方法在預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。它能夠處理大規(guī)模、高維度的生物數(shù)據(jù)，快速準(zhǔn)確地挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和規(guī)律。與傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法相比，機(jī)器學(xué)習(xí)方法具有高效、低成本、高通量等特點(diǎn)，能夠在短時(shí)間內(nèi)對(duì)大量非編碼RNA和蛋白質(zhì)對(duì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，為實(shí)驗(yàn)研究提供有價(jià)值的候選對(duì)象，從而加速非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用的研究進(jìn)程。本研究通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系，不僅具有重要的理論意義，能夠推動(dòng)生命科學(xué)基礎(chǔ)研究的發(fā)展，還具有廣泛的應(yīng)用前景，將為生物醫(yī)學(xué)研究和藥物研發(fā)帶來(lái)新的機(jī)遇和突破，有望為人類(lèi)健康事業(yè)做出積極貢獻(xiàn)。1.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀近年來(lái)，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，其在預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，吸引了國(guó)內(nèi)外眾多科研團(tuán)隊(duì)的關(guān)注，取得了一系列具有重要意義的研究成果。在國(guó)外，一些研究團(tuán)隊(duì)致力于開(kāi)發(fā)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型，以揭示非編碼RNA與蛋白質(zhì)之間復(fù)雜的相互作用關(guān)系。2022年，早稻田大學(xué)的研究人員[具體文獻(xiàn)]提出了BERT-RBP模型，通過(guò)對(duì)人類(lèi)參考基因組上預(yù)訓(xùn)練的BERT架構(gòu)進(jìn)行調(diào)整，來(lái)預(yù)測(cè)RNA序列與RNA結(jié)合蛋白（RBPs）之間的相互作用。該模型在使用154個(gè)RBPs的eCLIP-seq數(shù)據(jù)時(shí)，展現(xiàn)出優(yōu)于當(dāng)時(shí)最先進(jìn)預(yù)測(cè)模型的性能。其創(chuàng)新之處在于應(yīng)用在大型語(yǔ)料庫(kù)上預(yù)訓(xùn)練的BERT模型，提高了模型的可解釋性，僅從RNA序列信息就能識(shí)別轉(zhuǎn)錄本區(qū)域類(lèi)型和RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)，為預(yù)測(cè)RNA-RBP相互作用提供了新的思路和方法。2025年，華中師范大學(xué)物理研究所與美國(guó)華盛頓大學(xué)和達(dá)特茅斯學(xué)院合作[具體文獻(xiàn)]，推出了ZHMolGraph模型。該模型集成了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和無(wú)監(jiān)督大型語(yǔ)言模型來(lái)預(yù)測(cè)RNA-蛋白質(zhì)相互作用，在兩個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證時(shí)超越了當(dāng)前的最佳方法。對(duì)于完全未知的RNA和蛋白質(zhì)的數(shù)據(jù)集，ZHMolGraph在實(shí)現(xiàn)79.8%的高AUROC和82.0%的AUPRC方面有所提高，成為全基因組RNA-蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)的可靠選擇，在建模和設(shè)計(jì)RNA-蛋白質(zhì)復(fù)合物方面具有廣泛潛力。國(guó)內(nèi)學(xué)者在該領(lǐng)域也開(kāi)展了深入研究，并取得了顯著進(jìn)展。上海第二工業(yè)大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)[具體文獻(xiàn)]提出一種基于偽特定位點(diǎn)記分矩陣（PsePSSM）和幾何保留投影（GPP）降維算法的方法。首先采用PsePSSM算法表達(dá)蛋白質(zhì)序列，編碼后的蛋白質(zhì)特征向量維數(shù)很高，接著采用GPP流形學(xué)習(xí)方法對(duì)其進(jìn)行維數(shù)約簡(jiǎn)，約簡(jiǎn)后的特征向量輸入支持向量機(jī)（SVM）分類(lèi)器訓(xùn)練，用于預(yù)測(cè)未知的蛋白質(zhì)與RNA是否相互作用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效解決傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法的問(wèn)題，為蛋白質(zhì)與RNA相互作用的研究提供了新途徑。遼寧科技大學(xué)的趙琪教授團(tuán)隊(duì)[具體文獻(xiàn)]應(yīng)用整合策略方法研究長(zhǎng)鏈非編碼RNA與蛋白質(zhì)相互作用。該策略將多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法基于多種特征組合方案訓(xùn)練的模型進(jìn)行整合，相比現(xiàn)有模型具有更廣泛的適用性，能夠更加全面地揭示潛在的長(zhǎng)鏈非編碼RNA與蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系。同時(shí)，利用隨機(jī)配對(duì)方法構(gòu)建負(fù)數(shù)據(jù)集，進(jìn)一步降低了模型的假陽(yáng)性率，提高了模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。盡管?chē)?guó)內(nèi)外在利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系方面取得了諸多成果，但當(dāng)前研究仍存在一些不足和空白。一方面，現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)模型大多依賴(lài)于特定的數(shù)據(jù)集和特征選擇，模型的泛化能力和跨物種適用性有待提高。不同物種的非編碼RNA和蛋白質(zhì)序列、結(jié)構(gòu)及相互作用機(jī)制存在差異，如何開(kāi)發(fā)能夠有效處理不同物種數(shù)據(jù)的通用模型，仍是亟待解決的問(wèn)題。另一方面，對(duì)于非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用的動(dòng)態(tài)變化和環(huán)境因素的影響，目前的研究還相對(duì)較少。在生物體內(nèi)，非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用受到多種因素的調(diào)控，如細(xì)胞狀態(tài)、生理病理?xiàng)l件和外界環(huán)境刺激等。深入研究這些動(dòng)態(tài)變化和影響因素，對(duì)于全面理解非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用的生物學(xué)功能至關(guān)重要，但相關(guān)研究尚處于起步階段。此外，雖然機(jī)器學(xué)習(xí)方法在預(yù)測(cè)相互作用關(guān)系方面取得了一定成效，但對(duì)于預(yù)測(cè)結(jié)果的生物學(xué)驗(yàn)證和功能解析還不夠深入。如何將機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合，進(jìn)一步闡明非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用在生物過(guò)程中的具體作用機(jī)制，也是未來(lái)研究需要重點(diǎn)關(guān)注的方向。同時(shí)，目前的研究主要集中在常見(jiàn)的非編碼RNA類(lèi)型，如miRNA、lncRNA等，對(duì)于一些新型非編碼RNA與蛋白質(zhì)相互作用的研究還相對(duì)匱乏，存在較大的探索空間。二、非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系概述2.1非編碼RNA的分類(lèi)與功能非編碼RNA（ncRNA）是一類(lèi)不編碼蛋白質(zhì)的RNA分子，在生物體內(nèi)廣泛存在且發(fā)揮著至關(guān)重要的調(diào)控作用。隨著研究的不斷深入，越來(lái)越多的非編碼RNA被發(fā)現(xiàn)并鑒定，根據(jù)其長(zhǎng)度、結(jié)構(gòu)和功能的差異，主要可分為微小RNA（miRNA）、長(zhǎng)鏈非編碼RNA（lncRNA）、環(huán)狀RNA（circRNA）以及其他一些小分子非編碼RNA等，它們?cè)诨虮磉_(dá)調(diào)控、細(xì)胞分化、發(fā)育以及疾病發(fā)生發(fā)展等過(guò)程中扮演著不可或缺的角色。微小RNA（miRNA）是一類(lèi)長(zhǎng)度約為21-23個(gè)核苷酸的內(nèi)源性非編碼單鏈RNA分子。其生物合成過(guò)程較為復(fù)雜，首先在細(xì)胞核內(nèi)由RNA聚合酶II轉(zhuǎn)錄生成初級(jí)miRNA（pri-miRNA），pri-miRNA經(jīng)過(guò)核酸酶Drosha及其輔助因子DGCR8的加工，形成長(zhǎng)度約為70-100個(gè)核苷酸的發(fā)夾結(jié)構(gòu)前體miRNA（pre-miRNA）。隨后，pre-miRNA被轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白Exportin-5轉(zhuǎn)運(yùn)至細(xì)胞質(zhì)中，再由核酸酶Dicer切割生成成熟的miRNA。成熟的miRNA會(huì)與AGO蛋白等組裝形成RNA誘導(dǎo)沉默復(fù)合體（RISC），通過(guò)與靶mRNA的3'非翻譯區(qū)（3'-UTR）特異性互補(bǔ)配對(duì)，抑制mRNA的翻譯過(guò)程，或者促使靶mRNA降解，從而在轉(zhuǎn)錄后水平對(duì)基因表達(dá)進(jìn)行精細(xì)調(diào)控。例如，在細(xì)胞增殖過(guò)程中，miR-21通過(guò)抑制其靶基因PTEN的表達(dá)，激活PI3K/AKT信號(hào)通路，促進(jìn)細(xì)胞的增殖和存活；在細(xì)胞分化過(guò)程中，miR-124則通過(guò)靶向調(diào)控一系列神經(jīng)發(fā)育相關(guān)基因的表達(dá)，促進(jìn)神經(jīng)干細(xì)胞向神經(jīng)元的分化。miRNA還廣泛參與了生物體的代謝、免疫、凋亡等生理過(guò)程，并且在多種疾病，如癌癥、心血管疾病、神經(jīng)系統(tǒng)疾病等的發(fā)生發(fā)展中發(fā)揮著重要作用，其表達(dá)水平的異常往往與疾病的進(jìn)程和預(yù)后密切相關(guān)。長(zhǎng)鏈非編碼RNA（lncRNA）是長(zhǎng)度大于200個(gè)核苷酸的非編碼RNA分子。lncRNA的轉(zhuǎn)錄過(guò)程與mRNA類(lèi)似，主要由RNA聚合酶II催化轉(zhuǎn)錄產(chǎn)生，但與mRNA不同的是，lncRNA通常不具有完整的開(kāi)放閱讀框，不編碼蛋白質(zhì)。lncRNA的結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，具有多種二級(jí)和三級(jí)結(jié)構(gòu)，并且其在基因組上的分布廣泛，可位于基因間區(qū)、內(nèi)含子區(qū)域、外顯子區(qū)域或與編碼基因重疊。lncRNA通過(guò)與DNA、RNA和蛋白質(zhì)相互作用，在多個(gè)層面上參與基因表達(dá)調(diào)控。在染色質(zhì)水平，lncRNA可以招募染色質(zhì)修飾復(fù)合物，如多梳蛋白復(fù)合物（PRC）等，對(duì)染色質(zhì)進(jìn)行修飾，從而影響基因的轉(zhuǎn)錄活性。例如，XISTlncRNA在X染色體失活過(guò)程中發(fā)揮關(guān)鍵作用，它通過(guò)與PRC2復(fù)合物結(jié)合，使X染色體上的基因發(fā)生組蛋白H3賴(lài)氨酸27三甲基化修飾（H3K27me3），導(dǎo)致基因沉默，實(shí)現(xiàn)X染色體的失活。在轉(zhuǎn)錄水平，lncRNA可以與轉(zhuǎn)錄因子或RNA聚合酶II相互作用，促進(jìn)或抑制基因的轉(zhuǎn)錄。在轉(zhuǎn)錄后水平，lncRNA可以與mRNA結(jié)合，影響mRNA的穩(wěn)定性、剪接和轉(zhuǎn)運(yùn)等過(guò)程。此外，lncRNA還參與了細(xì)胞周期調(diào)控、細(xì)胞分化、胚胎發(fā)育以及腫瘤發(fā)生發(fā)展等多種生物學(xué)過(guò)程。在腫瘤研究中發(fā)現(xiàn)，許多l(xiāng)ncRNA在腫瘤組織中呈現(xiàn)特異性表達(dá)，如HOTAIRlncRNA在乳腺癌、結(jié)直腸癌等多種腫瘤中高表達(dá)，它通過(guò)調(diào)控相關(guān)基因的表達(dá)，促進(jìn)腫瘤細(xì)胞的增殖、侵襲和轉(zhuǎn)移。環(huán)狀RNA（circRNA）是一類(lèi)具有共價(jià)閉合環(huán)狀結(jié)構(gòu)的非編碼RNA分子，其形成過(guò)程主要通過(guò)反向剪接機(jī)制實(shí)現(xiàn)，即上游外顯子的供體端與下游外顯子的受體端反向連接，形成閉環(huán)結(jié)構(gòu)。circRNA由于其特殊的環(huán)狀結(jié)構(gòu)，不具有5'端帽子和3'端poly（A）尾巴，因此對(duì)核酸酶具有較高的抗性，在細(xì)胞內(nèi)相對(duì)穩(wěn)定，半衰期較長(zhǎng)。circRNA主要定位于細(xì)胞質(zhì)中，少數(shù)也可存在于細(xì)胞核內(nèi)。circRNA的功能具有多樣性，其中較為突出的是作為miRNA的“海綿”，通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)性結(jié)合miRNA，解除miRNA對(duì)其靶基因的抑制作用，從而間接調(diào)控基因表達(dá)。例如，ciRS-7（也稱(chēng)為CDR1as）含有大量與miR-7互補(bǔ)的結(jié)合位點(diǎn)，能夠吸附miR-7，上調(diào)miR-7靶基因的表達(dá)，在神經(jīng)系統(tǒng)發(fā)育和腫瘤發(fā)生發(fā)展中發(fā)揮重要作用。此外，circRNA還可以與蛋白質(zhì)相互作用，影響蛋白質(zhì)的功能和定位；部分circRNA還能夠參與轉(zhuǎn)錄調(diào)控，通過(guò)與DNA結(jié)合，調(diào)節(jié)基因的轉(zhuǎn)錄起始和延伸過(guò)程。近年來(lái)的研究表明，circRNA在多種疾病，尤其是神經(jīng)系統(tǒng)疾病、心血管疾病和癌癥中呈現(xiàn)異常表達(dá)，有望成為疾病診斷和治療的新型生物標(biāo)志物和潛在靶點(diǎn)。除了上述幾種常見(jiàn)的非編碼RNA外，還有一些小分子非編碼RNA也在生物過(guò)程中發(fā)揮著重要作用。小核RNA（snRNA）主要存在于細(xì)胞核內(nèi)，長(zhǎng)度一般在100-300個(gè)核苷酸之間，它與蛋白質(zhì)結(jié)合形成小核核糖蛋白顆粒（snRNPs），參與mRNA前體的剪接過(guò)程，確保正確的mRNA序列被轉(zhuǎn)錄和翻譯，對(duì)于維持基因表達(dá)的準(zhǔn)確性和細(xì)胞穩(wěn)態(tài)具有重要意義。小核仁RNA（snoRNA）主要位于核仁中，長(zhǎng)度約為60-300nt，分為C/D盒snoRNA和H/ACA盒snoRNA兩類(lèi)，主要負(fù)責(zé)rRNA的轉(zhuǎn)錄后修飾，如甲基化修飾和假尿苷化修飾，這些修飾對(duì)于rRNA的成熟和核糖體的組裝至關(guān)重要。轉(zhuǎn)運(yùn)RNA（tRNA）是一類(lèi)長(zhǎng)度約為70-90個(gè)核苷酸的小分子RNA，其結(jié)構(gòu)呈三葉草型，具有攜帶氨基酸的功能，在蛋白質(zhì)合成過(guò)程中，tRNA通過(guò)反密碼子與mRNA上的密碼子互補(bǔ)配對(duì)，將相應(yīng)的氨基酸轉(zhuǎn)運(yùn)至核糖體，參與多肽鏈的合成。核糖體RNA（rRNA）是核糖體的主要組成部分，直接參與核糖體中蛋白質(zhì)的合成過(guò)程，起到識(shí)別、選擇tRNA以及催化肽鍵形成等多種作用。此外，還有小干擾RNA（siRNA）、Piwi相互作用RNA（piRNA）等，它們?cè)诨虺聊?、轉(zhuǎn)座子調(diào)控、維持基因組穩(wěn)定性等方面發(fā)揮著重要作用。非編碼RNA的種類(lèi)豐富多樣，各自具有獨(dú)特的結(jié)構(gòu)和功能，它們通過(guò)復(fù)雜的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，在生物體內(nèi)的基因表達(dá)調(diào)控、細(xì)胞生理過(guò)程以及疾病發(fā)生發(fā)展等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，深入研究非編碼RNA的分類(lèi)與功能，對(duì)于揭示生命奧秘和攻克人類(lèi)疾病具有重要的理論和實(shí)際意義。2.2蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)與功能蛋白質(zhì)是由氨基酸通過(guò)肽鍵連接而成的生物大分子，其結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣，具有多個(gè)層次，從一級(jí)結(jié)構(gòu)到四級(jí)結(jié)構(gòu)，每一個(gè)層次的結(jié)構(gòu)都對(duì)蛋白質(zhì)的功能起著至關(guān)重要的作用。這些復(fù)雜的結(jié)構(gòu)賦予了蛋白質(zhì)多種多樣的生物學(xué)功能，使其成為生命活動(dòng)的主要執(zhí)行者。蛋白質(zhì)的一級(jí)結(jié)構(gòu)是指多肽鏈中氨基酸的排列順序，這是蛋白質(zhì)最基本的結(jié)構(gòu)層次，由基因中的核苷酸序列決定。不同的氨基酸通過(guò)肽鍵依次相連，形成線性的多肽鏈。例如，血紅蛋白的α-鏈由141個(gè)氨基酸組成，β-鏈由146個(gè)氨基酸組成，它們特定的氨基酸排列順序決定了血紅蛋白獨(dú)特的功能。一級(jí)結(jié)構(gòu)中的氨基酸序列包含了蛋白質(zhì)折疊和形成高級(jí)結(jié)構(gòu)所需的全部信息，氨基酸序列的改變可能會(huì)導(dǎo)致蛋白質(zhì)功能的異常，如鐮狀細(xì)胞貧血就是由于血紅蛋白β-鏈上的一個(gè)氨基酸由谷氨酸變?yōu)槔i氨酸，導(dǎo)致血紅蛋白的結(jié)構(gòu)和功能發(fā)生改變，紅細(xì)胞變形能力下降，易破裂，從而引發(fā)貧血癥狀。蛋白質(zhì)的二級(jí)結(jié)構(gòu)是指多肽鏈主鏈原子的局部空間排列，不涉及側(cè)鏈的構(gòu)象。常見(jiàn)的二級(jí)結(jié)構(gòu)有α-螺旋、β-折疊、β-轉(zhuǎn)角和無(wú)規(guī)卷曲等。α-螺旋呈右手螺旋狀，每3.6個(gè)氨基酸殘基上升一圈，螺距為0.54nm，肽鏈中的酰胺氫和羰基氧之間形成氫鍵，以維持螺旋結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定。許多纖維狀蛋白質(zhì)，如角蛋白，富含α-螺旋結(jié)構(gòu)，賦予毛發(fā)、指甲等堅(jiān)韌的特性。β-折疊是由若干條肽鏈或肽段平行排列，通過(guò)鏈間的氫鍵維系而成的片層結(jié)構(gòu)，分為平行式和反平行式兩種。蠶絲中的絲心蛋白主要由β-折疊結(jié)構(gòu)組成，使其具有柔軟、光滑的特性。β-轉(zhuǎn)角通常由4個(gè)氨基酸殘基組成，常出現(xiàn)在多肽鏈的回折處，起到連接不同二級(jí)結(jié)構(gòu)的作用。無(wú)規(guī)卷曲則是指多肽鏈中沒(méi)有規(guī)律的松散部分，其結(jié)構(gòu)較為靈活，可參與蛋白質(zhì)與其他分子的相互作用。在二級(jí)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，多肽鏈進(jìn)一步折疊卷曲，形成更為復(fù)雜的三維空間結(jié)構(gòu)，即蛋白質(zhì)的三級(jí)結(jié)構(gòu)。三級(jí)結(jié)構(gòu)主要由非共價(jià)鍵（如氫鍵、離子鍵、疏水作用、范德華力等）以及二硫鍵來(lái)維持。蛋白質(zhì)的三級(jí)結(jié)構(gòu)決定了其整體形狀和表面特征，使其能夠特異性地結(jié)合底物、配體或其他蛋白質(zhì)分子。例如，肌紅蛋白是一種球狀蛋白質(zhì)，其三級(jí)結(jié)構(gòu)包含一個(gè)疏水核心，內(nèi)部包裹著血紅素輔基，能夠可逆地結(jié)合氧氣，為肌肉組織儲(chǔ)存和運(yùn)輸氧氣。酶蛋白的三級(jí)結(jié)構(gòu)具有高度特異性的活性中心，能夠與底物分子精確匹配，催化特定的化學(xué)反應(yīng)。對(duì)于由兩條或兩條以上具有獨(dú)立三級(jí)結(jié)構(gòu)的多肽鏈組成的蛋白質(zhì)，這些多肽鏈之間通過(guò)非共價(jià)鍵相互作用，形成特定的空間排布，這種結(jié)構(gòu)被稱(chēng)為蛋白質(zhì)的四級(jí)結(jié)構(gòu)。組成四級(jí)結(jié)構(gòu)的每條多肽鏈稱(chēng)為亞基，亞基單獨(dú)存在時(shí)一般不具有生物學(xué)活性，只有通過(guò)特定的方式組裝成完整的四級(jí)結(jié)構(gòu)后，蛋白質(zhì)才具有完整的生物學(xué)功能。例如，血紅蛋白由4個(gè)亞基（2個(gè)α-亞基和2個(gè)β-亞基）組成，4個(gè)亞基之間通過(guò)離子鍵、氫鍵等相互作用形成穩(wěn)定的四級(jí)結(jié)構(gòu)。在與氧氣結(jié)合的過(guò)程中，4個(gè)亞基之間存在著協(xié)同效應(yīng)，當(dāng)?shù)谝粋€(gè)亞基與氧氣結(jié)合后，會(huì)引起整個(gè)血紅蛋白分子構(gòu)象的改變，使得其他亞基對(duì)氧氣的親和力增強(qiáng)，從而更有利于血紅蛋白在肺部高效地結(jié)合氧氣，并在組織中釋放氧氣，滿(mǎn)足機(jī)體對(duì)氧的需求。蛋白質(zhì)在生命活動(dòng)中承擔(dān)著多種多樣的功能，是維持生物體正常生理活動(dòng)的關(guān)鍵物質(zhì)。在催化功能方面，絕大多數(shù)酶都是蛋白質(zhì)，它們能夠顯著降低化學(xué)反應(yīng)的活化能，加速生物體內(nèi)的各種化學(xué)反應(yīng)。例如，淀粉酶能夠催化淀粉水解為葡萄糖，蛋白酶可以將蛋白質(zhì)分解為氨基酸，這些酶促反應(yīng)對(duì)于生物體的消化、吸收和代謝過(guò)程至關(guān)重要。在物質(zhì)運(yùn)輸功能方面，一些蛋白質(zhì)能夠結(jié)合并運(yùn)輸特定的物質(zhì)，如血紅蛋白負(fù)責(zé)運(yùn)輸氧氣，將氧氣從肺部輸送到全身各個(gè)組織細(xì)胞；血清白蛋白可以結(jié)合和運(yùn)輸脂肪酸、膽紅素等多種小分子物質(zhì)，維持體內(nèi)物質(zhì)的平衡和正常代謝。在結(jié)構(gòu)支持方面，許多蛋白質(zhì)是構(gòu)成細(xì)胞和組織的重要結(jié)構(gòu)成分，如膠原蛋白是結(jié)締組織（如皮膚、骨骼、肌腱等）的主要成分，賦予組織韌性和強(qiáng)度；角蛋白構(gòu)成毛發(fā)、指甲、羽毛等，起到保護(hù)和支撐的作用。在免疫防御功能方面，抗體是一類(lèi)重要的免疫球蛋白，能夠特異性地識(shí)別和結(jié)合外來(lái)病原體（如細(xì)菌、病毒等），通過(guò)免疫反應(yīng)清除病原體，保護(hù)機(jī)體免受感染。在信號(hào)傳導(dǎo)功能方面，細(xì)胞表面的受體蛋白能夠識(shí)別并結(jié)合細(xì)胞外的信號(hào)分子（如激素、神經(jīng)遞質(zhì)等），將信號(hào)傳遞到細(xì)胞內(nèi)，引發(fā)一系列的細(xì)胞內(nèi)信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)事件，調(diào)節(jié)細(xì)胞的生理活動(dòng)，如胰島素受體與胰島素結(jié)合后，啟動(dòng)細(xì)胞對(duì)葡萄糖的攝取和利用，調(diào)節(jié)血糖水平。在基因表達(dá)調(diào)控方面，一些蛋白質(zhì)作為轉(zhuǎn)錄因子，能夠結(jié)合到DNA的特定區(qū)域，調(diào)節(jié)基因的轉(zhuǎn)錄過(guò)程，控制蛋白質(zhì)的合成，從而影響細(xì)胞的分化、發(fā)育以及對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)。蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能密切相關(guān)，其復(fù)雜的結(jié)構(gòu)層次賦予了蛋白質(zhì)豐富多樣的生物學(xué)功能，使其在生命活動(dòng)的各個(gè)方面都發(fā)揮著不可或缺的作用。深入研究蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)與功能，對(duì)于理解生命過(guò)程的本質(zhì)、揭示疾病的發(fā)病機(jī)制以及開(kāi)發(fā)新型治療藥物具有重要的意義。2.3相互作用關(guān)系的生物學(xué)意義非編碼RNA與蛋白質(zhì)之間的相互作用在生物體內(nèi)具有廣泛而深遠(yuǎn)的生物學(xué)意義，它們參與了基因表達(dá)調(diào)控、細(xì)胞周期調(diào)控、疾病發(fā)生發(fā)展等多個(gè)關(guān)鍵生物學(xué)過(guò)程，對(duì)維持細(xì)胞的正常功能和生物機(jī)體的穩(wěn)態(tài)起著不可或缺的作用。在基因表達(dá)調(diào)控方面，非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用構(gòu)成了一個(gè)復(fù)雜而精細(xì)的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，在轉(zhuǎn)錄前、轉(zhuǎn)錄及轉(zhuǎn)錄后等各個(gè)水平對(duì)基因表達(dá)進(jìn)行精準(zhǔn)調(diào)控。在轉(zhuǎn)錄前水平，一些非編碼RNA可以與蛋白質(zhì)結(jié)合形成復(fù)合物，招募或阻礙轉(zhuǎn)錄因子與DNA的結(jié)合，從而影響基因轉(zhuǎn)錄的起始。例如，增強(qiáng)子RNA（eRNA）可以與轉(zhuǎn)錄激活因子結(jié)合，增強(qiáng)轉(zhuǎn)錄因子與增強(qiáng)子區(qū)域的結(jié)合能力，促進(jìn)基因的轉(zhuǎn)錄起始；而某些長(zhǎng)鏈非編碼RNA（lncRNA）則可以通過(guò)與抑制性蛋白質(zhì)結(jié)合，形成轉(zhuǎn)錄抑制復(fù)合物，阻止轉(zhuǎn)錄因子與啟動(dòng)子區(qū)域的結(jié)合，抑制基因的轉(zhuǎn)錄。在轉(zhuǎn)錄水平，非編碼RNA與蛋白質(zhì)的相互作用可以影響RNA聚合酶的活性和轉(zhuǎn)錄延伸的速率。例如，一些lncRNA能夠與RNA聚合酶II結(jié)合，調(diào)節(jié)其在DNA模板上的移動(dòng)速度，從而影響基因轉(zhuǎn)錄的效率。在轉(zhuǎn)錄后水平，非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用更是發(fā)揮著重要作用。微小RNA（miRNA）通過(guò)與AGO蛋白等組裝形成RNA誘導(dǎo)沉默復(fù)合體（RISC），與靶mRNA的3'非翻譯區(qū)（3'-UTR）特異性互補(bǔ)配對(duì)，抑制mRNA的翻譯過(guò)程或促使其降解，實(shí)現(xiàn)對(duì)基因表達(dá)的轉(zhuǎn)錄后調(diào)控。此外，一些lncRNA和環(huán)狀RNA（circRNA）也可以通過(guò)與mRNA結(jié)合，影響mRNA的穩(wěn)定性、剪接和轉(zhuǎn)運(yùn)等過(guò)程，進(jìn)而調(diào)控基因表達(dá)。例如，某些lncRNA可以與mRNA形成雙鏈結(jié)構(gòu)，保護(hù)mRNA免受核酸酶的降解，延長(zhǎng)其半衰期；circRNA則可以作為miRNA的“海綿”，競(jìng)爭(zhēng)性結(jié)合miRNA，解除miRNA對(duì)其靶基因的抑制作用，間接調(diào)控基因表達(dá)。細(xì)胞周期調(diào)控是細(xì)胞生命活動(dòng)的重要過(guò)程，非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用在其中發(fā)揮著關(guān)鍵的調(diào)節(jié)作用。細(xì)胞周期的正常進(jìn)行依賴(lài)于一系列細(xì)胞周期蛋白（Cyclin）和細(xì)胞周期蛋白依賴(lài)性激酶（CDK）的有序激活和失活，而這些過(guò)程受到多種非編碼RNA-蛋白質(zhì)復(fù)合物的調(diào)控。例如，一些miRNA可以通過(guò)靶向調(diào)控Cyclin和CDK的表達(dá)，影響細(xì)胞周期的進(jìn)程。miR-15和miR-16可以通過(guò)抑制CyclinD1的表達(dá)，使細(xì)胞周期阻滯在G1期，從而抑制細(xì)胞增殖；而miR-21則可以通過(guò)抑制PTEN的表達(dá)，激活PI3K/AKT信號(hào)通路，促進(jìn)細(xì)胞周期從G1期向S期的轉(zhuǎn)換，加速細(xì)胞增殖。此外，lncRNA也參與了細(xì)胞周期調(diào)控。例如，HOTAIRlncRNA可以通過(guò)與PRC2復(fù)合物結(jié)合，調(diào)控相關(guān)基因的表達(dá)，影響細(xì)胞周期的進(jìn)程；UCA1lncRNA則可以通過(guò)與EZH2蛋白結(jié)合，抑制p21基因的表達(dá)，促進(jìn)細(xì)胞周期的進(jìn)展。這些非編碼RNA與蛋白質(zhì)的相互作用，共同維持了細(xì)胞周期的正常節(jié)律，確保細(xì)胞的有序增殖和分化。非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用的失調(diào)與多種疾病的發(fā)生發(fā)展密切相關(guān)，在癌癥、心血管疾病、神經(jīng)系統(tǒng)疾病等復(fù)雜疾病的發(fā)病機(jī)制中扮演著重要角色。在癌癥中，非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的異常往往導(dǎo)致細(xì)胞增殖、凋亡、侵襲和轉(zhuǎn)移等過(guò)程的紊亂。許多癌基因和抑癌基因編碼的蛋白質(zhì)與非編碼RNA之間存在著復(fù)雜的相互作用關(guān)系。例如，在乳腺癌中，miR-125b可以通過(guò)與HER2蛋白結(jié)合，抑制HER2信號(hào)通路的激活，從而抑制乳腺癌細(xì)胞的增殖和侵襲；而在肺癌中，lncRNAMALAT1可以通過(guò)與YBX1蛋白結(jié)合，促進(jìn)肺癌細(xì)胞的增殖、遷移和侵襲。此外，circRNA也在癌癥中發(fā)揮著重要作用。例如，circRNA-0001649可以通過(guò)吸附miR-125a-3p，上調(diào)其靶基因E2F3的表達(dá)，促進(jìn)結(jié)直腸癌細(xì)胞的增殖和轉(zhuǎn)移。在心血管疾病中，非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用的異常也參與了疾病的發(fā)生發(fā)展過(guò)程。例如，在心肌梗死中，miR-1和miR-133可以通過(guò)與相關(guān)蛋白質(zhì)相互作用，調(diào)節(jié)心肌細(xì)胞的凋亡、增殖和分化，影響心肌梗死后的心臟修復(fù)和重構(gòu)；而lncRNAMIAT則可以通過(guò)與多種蛋白質(zhì)結(jié)合，調(diào)控心肌細(xì)胞的電生理特性和心臟功能，與心律失常等心血管疾病的發(fā)生密切相關(guān)。在神經(jīng)系統(tǒng)疾病中，非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用的失調(diào)同樣起著關(guān)鍵作用。例如，在阿爾茨海默病中，miR-128可以通過(guò)與APP蛋白結(jié)合，影響APP的代謝和Aβ的生成，參與阿爾茨海默病的發(fā)病過(guò)程；而lncRNABACE1-AS則可以通過(guò)與BACE1mRNA形成雙鏈結(jié)構(gòu)，穩(wěn)定BACE1mRNA，促進(jìn)Aβ的生成，加重阿爾茨海默病的病情。此外，circRNA在神經(jīng)系統(tǒng)疾病中也具有重要作用。例如，circRNA-0001649可以通過(guò)吸附miR-7，上調(diào)其靶基因EGFR的表達(dá)，促進(jìn)神經(jīng)膠質(zhì)瘤細(xì)胞的增殖和侵襲。非編碼RNA與蛋白質(zhì)之間的相互作用在基因表達(dá)調(diào)控、細(xì)胞周期調(diào)控、疾病發(fā)生發(fā)展等方面具有重要的生物學(xué)意義。深入研究這些相互作用關(guān)系，不僅有助于我們揭示生命活動(dòng)的本質(zhì)和疾病的發(fā)病機(jī)制，還為疾病的診斷、治療和預(yù)防提供了新的靶點(diǎn)和策略，具有廣闊的應(yīng)用前景。2.4現(xiàn)有研究方法的局限性在非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系的研究歷程中，傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法作為早期探索這一領(lǐng)域的主要手段，發(fā)揮了重要作用，但隨著研究的深入，其固有的局限性逐漸凸顯，為該領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展帶來(lái)了阻礙。傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法中，免疫共沉淀（Co-IP）、RNA免疫沉淀（RIP）和交聯(lián)免疫沉淀（CLIP）等技術(shù)是檢測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用的經(jīng)典手段。Co-IP技術(shù)通過(guò)抗體特異性識(shí)別并沉淀目標(biāo)蛋白質(zhì)，進(jìn)而分離出與之相互作用的非編碼RNA，但該方法存在一定的局限性。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，由于細(xì)胞裂解后，非編碼RNA與蛋白質(zhì)之間的相互作用可能發(fā)生改變或解離，導(dǎo)致檢測(cè)到的相互作用結(jié)果不能準(zhǔn)確反映細(xì)胞內(nèi)的真實(shí)情況。而且，該方法對(duì)于低豐度的非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用的檢測(cè)靈敏度較低，容易遺漏一些重要的相互作用信息。例如，某些非編碼RNA在細(xì)胞內(nèi)的表達(dá)水平較低，與蛋白質(zhì)的結(jié)合親和力也較弱，使用Co-IP技術(shù)很難有效地捕獲到這些相互作用對(duì)。RIP技術(shù)利用針對(duì)目標(biāo)蛋白質(zhì)的抗體將RNA-蛋白復(fù)合物沉淀下來(lái)，從而對(duì)復(fù)合物中的RNA進(jìn)行分析。然而，RIP技術(shù)也面臨諸多挑戰(zhàn)。在細(xì)胞裂解過(guò)程中，RNA與蛋白質(zhì)的結(jié)合可能受到破壞，導(dǎo)致部分相互作用信息丟失。同時(shí)，RIP技術(shù)依賴(lài)于高質(zhì)量的抗體，抗體的特異性和親和力直接影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性。如果抗體的特異性不佳，可能會(huì)沉淀出非特異性結(jié)合的RNA-蛋白復(fù)合物，增加實(shí)驗(yàn)結(jié)果的假陽(yáng)性率。此外，RIP技術(shù)通常需要大量的細(xì)胞樣本，對(duì)于一些難以獲取大量樣本的研究對(duì)象，如珍稀的臨床樣本或特定發(fā)育階段的細(xì)胞，其應(yīng)用受到了很大限制。CLIP技術(shù)通過(guò)紫外照射使RNA與蛋白質(zhì)發(fā)生共價(jià)交聯(lián)，增強(qiáng)了RNA與蛋白質(zhì)的結(jié)合能力，在一定程度上提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性。但CLIP技術(shù)操作復(fù)雜，實(shí)驗(yàn)步驟繁瑣，需要專(zhuān)業(yè)的技術(shù)人員和昂貴的實(shí)驗(yàn)設(shè)備。交聯(lián)過(guò)程中可能會(huì)產(chǎn)生非特異性交聯(lián)，導(dǎo)致背景信號(hào)增加，干擾對(duì)真實(shí)相互作用的判斷。而且，CLIP技術(shù)對(duì)實(shí)驗(yàn)條件的要求非常嚴(yán)格，不同的實(shí)驗(yàn)條件可能會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的差異較大，重復(fù)性較差。例如，紫外照射的強(qiáng)度和時(shí)間、交聯(lián)劑的濃度等因素都會(huì)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生顯著影響，使得不同實(shí)驗(yàn)室之間的實(shí)驗(yàn)結(jié)果難以進(jìn)行比較和驗(yàn)證。除了上述技術(shù)自身存在的問(wèn)題外，傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法還普遍存在成本高、耗時(shí)長(zhǎng)的缺點(diǎn)。這些實(shí)驗(yàn)通常需要使用大量的試劑和耗材，如高質(zhì)量的抗體、交聯(lián)劑、核酸提取試劑等，導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)成本居高不下。而且，從樣本準(zhǔn)備、實(shí)驗(yàn)操作到結(jié)果分析，整個(gè)實(shí)驗(yàn)周期較長(zhǎng)，一般需要數(shù)周甚至數(shù)月的時(shí)間。這對(duì)于大規(guī)模研究非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系來(lái)說(shuō)，效率過(guò)低，難以滿(mǎn)足快速發(fā)展的研究需求。傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法的通量較低，一次實(shí)驗(yàn)只能檢測(cè)少數(shù)幾個(gè)非編碼RNA與蛋白質(zhì)的相互作用，無(wú)法同時(shí)對(duì)大量的非編碼RNA和蛋白質(zhì)對(duì)進(jìn)行系統(tǒng)性研究。在生物體內(nèi)，非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用構(gòu)成了一個(gè)龐大而復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，需要從全局角度進(jìn)行分析和研究。傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法的低通量特性限制了對(duì)這一復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的全面解析，難以揭示非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用的全貌和內(nèi)在規(guī)律。綜上所述，傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法在研究非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用時(shí)存在諸多局限性，迫切需要開(kāi)發(fā)新的研究方法來(lái)彌補(bǔ)這些不足。機(jī)器學(xué)習(xí)方法作為一種高效、快速、可擴(kuò)展性強(qiáng)的計(jì)算方法，為解決這些問(wèn)題提供了新的途徑，有望在非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系的研究中發(fā)揮重要作用，推動(dòng)該領(lǐng)域的深入發(fā)展。三、機(jī)器學(xué)習(xí)方法原理及應(yīng)用3.1機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概念機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)之一，近年來(lái)在各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，為解決復(fù)雜問(wèn)題提供了全新的思路和方法。其基本概念涵蓋了從數(shù)據(jù)處理到模型構(gòu)建、訓(xùn)練以及預(yù)測(cè)的一系列過(guò)程，通過(guò)讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)未知數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和決策。根據(jù)數(shù)據(jù)的標(biāo)注情況和學(xué)習(xí)目標(biāo)的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)主要分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)三大類(lèi)，每一類(lèi)都具有獨(dú)特的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，在生物信息學(xué)領(lǐng)域中也展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力。監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中最為常見(jiàn)的一種類(lèi)型，其核心特點(diǎn)是在訓(xùn)練過(guò)程中使用帶有標(biāo)簽（標(biāo)注）的數(shù)據(jù)。這些標(biāo)簽明確指示了輸入數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的輸出結(jié)果，例如在疾病診斷中，輸入的患者臨床特征數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的疾病類(lèi)別標(biāo)簽。監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過(guò)對(duì)這些有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，構(gòu)建一個(gè)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)標(biāo)簽的模型。在預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系時(shí)，可以將已知相互作用的非編碼RNA和蛋白質(zhì)對(duì)作為正樣本，已知不相互作用的對(duì)作為負(fù)樣本，每個(gè)樣本都帶有明確的“相互作用”或“不相互作用”標(biāo)簽。通過(guò)這些有標(biāo)簽的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，如支持向量機(jī)（SVM）、決策樹(shù)、隨機(jī)森林等，使模型學(xué)習(xí)到非編碼RNA和蛋白質(zhì)特征與相互作用關(guān)系之間的映射規(guī)律。當(dāng)輸入新的非編碼RNA和蛋白質(zhì)特征時(shí)，模型能夠根據(jù)學(xué)習(xí)到的規(guī)律預(yù)測(cè)它們是否相互作用。監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)在于其預(yù)測(cè)結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確性和可解釋性，因?yàn)槟Ｐ褪腔诿鞔_的標(biāo)簽信息進(jìn)行學(xué)習(xí)的。然而，它也存在一些局限性，例如需要大量的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而獲取高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)往往需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力成本。在生物信息學(xué)中，實(shí)驗(yàn)測(cè)定非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系需要復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)技術(shù)和高昂的實(shí)驗(yàn)費(fèi)用，這限制了有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的規(guī)模。此外，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)注存在錯(cuò)誤或偏差，可能會(huì)導(dǎo)致模型的預(yù)測(cè)性能下降。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)則是在沒(méi)有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行學(xué)習(xí)。其主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)、模式或分組，例如聚類(lèi)分析、主成分分析（PCA）等。在生物信息學(xué)中，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以用于分析大量的非編碼RNA和蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)，挖掘它們之間潛在的關(guān)聯(lián)模式?？梢詫?duì)不同組織或細(xì)胞類(lèi)型中的非編碼RNA和蛋白質(zhì)表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析，將具有相似表達(dá)模式的非編碼RNA和蛋白質(zhì)聚為一類(lèi)，從而發(fā)現(xiàn)可能存在相互作用的非編碼RNA-蛋白質(zhì)對(duì)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)在于它能夠處理大量的未標(biāo)注數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的信息和規(guī)律，不需要依賴(lài)于先驗(yàn)知識(shí)和標(biāo)注信息。但是，由于沒(méi)有明確的標(biāo)簽指導(dǎo)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)果解釋相對(duì)困難，其發(fā)現(xiàn)的模式和結(jié)構(gòu)可能需要進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和生物學(xué)解釋。而且，不同的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)的假設(shè)和處理方式不同，可能會(huì)得到不同的結(jié)果，需要根據(jù)具體問(wèn)題選擇合適的算法和參數(shù)。半監(jiān)督學(xué)習(xí)結(jié)合了監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，使用少量的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和大量的無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。在生物信息學(xué)研究中，獲取大量有標(biāo)簽的非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)較為困難，但未標(biāo)注的非編碼RNA和蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)卻相對(duì)容易獲得。半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可以利用這些未標(biāo)注數(shù)據(jù)中的信息，輔助少量有標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，從而提高模型的泛化能力和預(yù)測(cè)性能。半監(jiān)督支持向量機(jī)（Semi-supervisedSupportVectorMachines）可以在有限的有標(biāo)簽樣本和大量無(wú)標(biāo)簽樣本上進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)對(duì)無(wú)標(biāo)簽樣本的學(xué)習(xí)，進(jìn)一步優(yōu)化模型的決策邊界，使其能夠更好地適應(yīng)未知數(shù)據(jù)。半監(jiān)督學(xué)習(xí)在一定程度上緩解了監(jiān)督學(xué)習(xí)對(duì)大量有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的依賴(lài)，同時(shí)又避免了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)結(jié)果難以解釋的問(wèn)題。然而，半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜，需要平衡有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)的利用，并且對(duì)數(shù)據(jù)的分布和特征有一定的假設(shè)要求，如果假設(shè)不成立，可能會(huì)影響模型的性能。這三種機(jī)器學(xué)習(xí)類(lèi)型在生物信息學(xué)研究非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系中都具有重要的應(yīng)用價(jià)值。監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠利用已知的相互作用數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，但受限于標(biāo)注數(shù)據(jù)的獲??；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以挖掘潛在的相互作用模式，但結(jié)果解釋困難；半監(jiān)督學(xué)習(xí)則在兩者之間尋求平衡，利用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)提高模型性能。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的研究問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，合理選擇和運(yùn)用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系的有效預(yù)測(cè)和深入理解。3.2適用于生物關(guān)系預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法3.2.1支持向量機(jī)（SVM）支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中占據(jù)著重要地位，尤其在處理小樣本、非線性及高維模式識(shí)別問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)出色，因此在非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)中得到了廣泛應(yīng)用。SVM的基本原理是在特征空間中尋找一個(gè)最優(yōu)分類(lèi)超平面，使得位于該超平面兩側(cè)的數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能遠(yuǎn)，這個(gè)距離被稱(chēng)為間隔（margin）。在二維平面中，超平面是一條直線；在三維空間中，超平面是一個(gè)平面；而在高維空間中，超平面則是一個(gè)維度比樣本空間低一維的子空間。對(duì)于線性可分的數(shù)據(jù)集，假設(shè)存在一個(gè)超平面w^Tx+b=0（其中w是超平面的法向量，決定了超平面的方向；b是偏置項(xiàng)，決定了超平面的位置；x是樣本特征向量），能夠?qū)深?lèi)樣本正確分開(kāi)。為了找到這個(gè)最優(yōu)超平面，SVM通過(guò)最大化兩類(lèi)數(shù)據(jù)中離超平面最近的樣本點(diǎn)（即支持向量）到超平面的距離之和，來(lái)確定超平面的參數(shù)w和b。這個(gè)過(guò)程可以轉(zhuǎn)化為一個(gè)凸二次規(guī)劃問(wèn)題，通過(guò)求解該問(wèn)題，可以得到最優(yōu)的超平面參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)。在實(shí)際應(yīng)用中，許多數(shù)據(jù)集往往是線性不可分的，即無(wú)法找到一個(gè)線性超平面將不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)完全分開(kāi)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，SVM引入了核函數(shù)（KernelFunction）的概念。核函數(shù)的作用是將低維空間中的非線性問(wèn)題映射到高維空間中，使得在高維空間中數(shù)據(jù)變得線性可分。常用的核函數(shù)有線性核（K(x,x')=x^Tx'）、多項(xiàng)式核（K(x,x')=(x^Tx'+c)^d，其中c是常數(shù)，d是多項(xiàng)式的次數(shù)）、徑向基核（RBF，K(x,x')=\exp(-\gamma\|x-x'\|^2)，其中\(zhòng)gamma是核函數(shù)的參數(shù)）等。通過(guò)選擇合適的核函數(shù)，SVM可以有效地處理非線性分類(lèi)問(wèn)題。在非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)中，SVM被廣泛應(yīng)用于構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。研究人員會(huì)將非編碼RNA和蛋白質(zhì)的各種特征，如序列特征、結(jié)構(gòu)特征、表達(dá)特征等，作為輸入數(shù)據(jù)，將已知的相互作用關(guān)系作為標(biāo)簽，使用SVM進(jìn)行模型訓(xùn)練。上海第二工業(yè)大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出一種基于偽特定位點(diǎn)記分矩陣（PsePSSM）和幾何保留投影（GPP）降維算法的方法。首先采用PsePSSM算法表達(dá)蛋白質(zhì)序列，編碼后的蛋白質(zhì)特征向量維數(shù)很高，接著采用GPP流形學(xué)習(xí)方法對(duì)其進(jìn)行維數(shù)約簡(jiǎn)，約簡(jiǎn)后的特征向量輸入支持向量機(jī)（SVM）分類(lèi)器訓(xùn)練，用于預(yù)測(cè)未知的蛋白質(zhì)與RNA是否相互作用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效解決傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法的問(wèn)題，為蛋白質(zhì)與RNA相互作用的研究提供了新途徑。通過(guò)SVM模型的學(xué)習(xí)，能夠挖掘出這些特征與相互作用關(guān)系之間的潛在模式和規(guī)律，從而對(duì)未知的非編碼RNA-蛋白質(zhì)對(duì)進(jìn)行相互作用預(yù)測(cè)。SVM在非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)中具有較高的準(zhǔn)確性和泛化能力，能夠?yàn)樯飳W(xué)家提供有價(jià)值的參考信息，有助于加速對(duì)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的解析。3.2.2隨機(jī)森林（RandomForest）隨機(jī)森林（RandomForest）是一種基于決策樹(shù)的集成學(xué)習(xí)算法，通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)并將它們的結(jié)果進(jìn)行整合，從而提高模型的預(yù)測(cè)性能和泛化能力。在生物信息學(xué)領(lǐng)域，尤其是在預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系方面，隨機(jī)森林展現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，為研究人員提供了一種強(qiáng)大的分析工具。隨機(jī)森林的構(gòu)建過(guò)程主要包括以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：從原始數(shù)據(jù)集中使用自助采樣法（bootstrapsampling）抽取多個(gè)樣本子集。自助采樣法是一種有放回的抽樣方法，每次從原始數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取一個(gè)樣本，重復(fù)抽取n次（n為原始數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)量），得到一個(gè)與原始數(shù)據(jù)集大小相同的樣本子集。由于是有放回抽樣，每個(gè)樣本子集可能包含原始數(shù)據(jù)集中的重復(fù)樣本，也可能有部分樣本未被抽到。這樣通過(guò)多次自助采樣，可以得到多個(gè)不同的樣本子集，增加了數(shù)據(jù)的多樣性。對(duì)每個(gè)樣本子集，構(gòu)建一個(gè)決策樹(shù)。在構(gòu)建決策樹(shù)的過(guò)程中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)在進(jìn)行分裂時(shí)，不是考慮所有的特征，而是隨機(jī)選擇一部分特征，然后從這部分特征中選擇一個(gè)最優(yōu)的特征進(jìn)行分裂。通常，隨機(jī)選取的特征數(shù)量等于總特征數(shù)量的平方根或?qū)?shù)值。這種特征隨機(jī)選擇的方式引入了隨機(jī)性，使得每個(gè)決策樹(shù)都有所不同，增加了模型的多樣性，避免了過(guò)擬合的問(wèn)題。重復(fù)以上步驟，直到生成指定數(shù)量的決策樹(shù)，這些決策樹(shù)共同構(gòu)成了隨機(jī)森林。在進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，對(duì)于分類(lèi)問(wèn)題，隨機(jī)森林通過(guò)投票的方式來(lái)確定最終的預(yù)測(cè)結(jié)果，即每個(gè)決策樹(shù)對(duì)樣本進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)，然后統(tǒng)計(jì)所有決策樹(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果中出現(xiàn)次數(shù)最多的類(lèi)別作為隨機(jī)森林的預(yù)測(cè)類(lèi)別；對(duì)于回歸問(wèn)題，則通過(guò)對(duì)所有決策樹(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行平均來(lái)得到最終的預(yù)測(cè)值。隨機(jī)森林之所以能夠提高預(yù)測(cè)性能，主要是因?yàn)樗ㄟ^(guò)集成多個(gè)決策樹(shù)，有效地降低了模型的方差。每個(gè)決策樹(shù)可能會(huì)對(duì)某些數(shù)據(jù)點(diǎn)做出錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)，但由于不同決策樹(shù)之間具有一定的獨(dú)立性和多樣性，它們的錯(cuò)誤預(yù)測(cè)往往不會(huì)集中在同一數(shù)據(jù)點(diǎn)上。當(dāng)將多個(gè)決策樹(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行整合時(shí)，這些錯(cuò)誤預(yù)測(cè)會(huì)相互抵消，從而提高了整體的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。在生物關(guān)系預(yù)測(cè)中，隨機(jī)森林在處理高維數(shù)據(jù)和復(fù)雜非線性關(guān)系方面表現(xiàn)出色。在預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用時(shí)，生物數(shù)據(jù)通常包含大量的特征，如非編碼RNA和蛋白質(zhì)的序列特征、結(jié)構(gòu)特征、表達(dá)特征等，這些特征之間可能存在復(fù)雜的非線性關(guān)系。隨機(jī)森林能夠自動(dòng)處理這些高維特征，無(wú)需進(jìn)行復(fù)雜的特征選擇和降維操作，同時(shí)能夠有效地捕捉到特征之間的非線性關(guān)系，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。有研究利用隨機(jī)森林算法對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以預(yù)測(cè)與特定疾病相關(guān)的基因。通過(guò)將基因表達(dá)數(shù)據(jù)作為特征，疾病狀態(tài)作為標(biāo)簽，訓(xùn)練隨機(jī)森林模型，成功地識(shí)別出了與疾病密切相關(guān)的基因。在非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)中，也有研究采用隨機(jī)森林算法，結(jié)合多種生物信息學(xué)特征，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。通過(guò)對(duì)大量已知相互作用和非相互作用的非編碼RNA-蛋白質(zhì)對(duì)進(jìn)行訓(xùn)練，隨機(jī)森林模型能夠?qū)W習(xí)到這些特征與相互作用關(guān)系之間的模式，從而對(duì)未知的非編碼RNA-蛋白質(zhì)對(duì)進(jìn)行準(zhǔn)確的相互作用預(yù)測(cè)。隨機(jī)森林還可以衡量每個(gè)特征的重要性，幫助研究人員識(shí)別出對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果影響較大的關(guān)鍵特征，為進(jìn)一步研究非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用的機(jī)制提供了有價(jià)值的線索。3.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetwork）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetwork），尤其是深度學(xué)習(xí)中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，近年來(lái)在各個(gè)領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展，在生物信息學(xué)中處理復(fù)雜生物數(shù)據(jù)時(shí)展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，為預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系提供了強(qiáng)有力的工具。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)由輸入層、隱藏層和輸出層組成，各層之間通過(guò)神經(jīng)元相互連接，信息在神經(jīng)元之間傳遞并進(jìn)行處理，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的特征提取和模式識(shí)別。輸入層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與外部數(shù)據(jù)的接口，負(fù)責(zé)接收輸入數(shù)據(jù)。在預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系時(shí)，輸入數(shù)據(jù)可以是經(jīng)過(guò)編碼的非編碼RNA和蛋白質(zhì)的序列信息、結(jié)構(gòu)信息、表達(dá)信息等。這些信息被轉(zhuǎn)化為數(shù)字特征向量后輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。例如，對(duì)于非編碼RNA和蛋白質(zhì)的序列信息，可以采用獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）、k-mer編碼等方式將其轉(zhuǎn)化為數(shù)值向量，以便神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理。隱藏層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心部分，位于輸入層和輸出層之間，可以包含一層或多層。隱藏層中的神經(jīng)元通過(guò)權(quán)重與輸入層和其他隱藏層的神經(jīng)元相連，每個(gè)神經(jīng)元接收來(lái)自前一層神經(jīng)元的輸入，并根據(jù)權(quán)重對(duì)輸入進(jìn)行加權(quán)求和，然后通過(guò)激活函數(shù)（如ReLU、Sigmoid、Tanh等）進(jìn)行非線性變換，輸出處理后的結(jié)果。激活函數(shù)的作用是為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入非線性特性，使其能夠?qū)W習(xí)到復(fù)雜的非線性關(guān)系。在預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系時(shí)，隱藏層通過(guò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的層層處理和特征提取，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到非編碼RNA和蛋白質(zhì)特征與相互作用關(guān)系之間的復(fù)雜模式和規(guī)律。隨著隱藏層數(shù)量的增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到更高級(jí)、更抽象的特征表示，從而提高對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理能力。例如，在深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，前幾個(gè)隱藏層可能學(xué)習(xí)到一些基礎(chǔ)的序列特征和結(jié)構(gòu)特征，而后面的隱藏層則能夠?qū)W習(xí)到這些特征之間的組合關(guān)系和相互作用模式，進(jìn)而推斷出非編碼RNA-蛋白質(zhì)之間是否存在相互作用。輸出層負(fù)責(zé)輸出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果。對(duì)于非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)問(wèn)題，輸出層通常采用二分類(lèi)的方式，即輸出一個(gè)表示相互作用可能性的概率值。如果概率值大于某個(gè)閾值（如0.5），則預(yù)測(cè)為相互作用；否則，預(yù)測(cè)為不相互作用。在實(shí)際應(yīng)用中，還可以根據(jù)具體需求對(duì)輸出層進(jìn)行調(diào)整，如采用多分類(lèi)輸出方式，以預(yù)測(cè)不同類(lèi)型的非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜生物數(shù)據(jù)時(shí)具有多方面的優(yōu)勢(shì)。它能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和特征表示，無(wú)需人工進(jìn)行復(fù)雜的特征工程。生物數(shù)據(jù)通常具有高度的復(fù)雜性和非線性，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法往往需要依賴(lài)人工設(shè)計(jì)和提取特征，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)自身的學(xué)習(xí)機(jī)制，從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取出有效的特征，從而提高模型的性能和泛化能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性建模能力，能夠很好地捕捉非編碼RNA和蛋白質(zhì)特征與相互作用關(guān)系之間的非線性關(guān)系。在生物體內(nèi)，非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用受到多種因素的影響，這些因素之間的關(guān)系往往是非線性的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地處理這種非線性關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有較好的擴(kuò)展性和適應(yīng)性，可以通過(guò)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)來(lái)適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)集和任務(wù)需求。通過(guò)增加隱藏層的數(shù)量、調(diào)整神經(jīng)元的數(shù)量以及采用不同的訓(xùn)練算法和優(yōu)化策略，可以?xún)?yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，使其更好地應(yīng)用于非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)等生物信息學(xué)任務(wù)。在非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)的研究中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被廣泛應(yīng)用并取得了一系列成果。2022年，早稻田大學(xué)的研究人員提出了BERT-RBP模型，通過(guò)對(duì)人類(lèi)參考基因組上預(yù)訓(xùn)練的BERT架構(gòu)進(jìn)行調(diào)整，來(lái)預(yù)測(cè)RNA序列與RNA結(jié)合蛋白（RBPs）之間的相互作用。該模型在使用154個(gè)RBPs的eCLIP-seq數(shù)據(jù)時(shí)，展現(xiàn)出優(yōu)于當(dāng)時(shí)最先進(jìn)預(yù)測(cè)模型的性能。2025年，華中師范大學(xué)物理研究所與美國(guó)華盛頓大學(xué)和達(dá)特茅斯學(xué)院合作，推出了ZHMolGraph模型。該模型集成了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和無(wú)監(jiān)督大型語(yǔ)言模型來(lái)預(yù)測(cè)RNA-蛋白質(zhì)相互作用，在兩個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證時(shí)超越了當(dāng)前的最佳方法。這些研究成果表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系方面具有巨大的潛力，能夠?yàn)樯飳W(xué)家提供更準(zhǔn)確、更深入的預(yù)測(cè)結(jié)果，有助于推動(dòng)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用機(jī)制的研究。3.2.4其他算法除了上述幾種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法外，還有一些其他算法也可用于生物關(guān)系預(yù)測(cè)，它們各自具有獨(dú)特的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中發(fā)揮著重要作用。樸素貝葉斯（NaiveBayes）算法是基于貝葉斯定理與特征條件獨(dú)立假設(shè)的分類(lèi)方法。其核心思想是在已知類(lèi)別標(biāo)簽的條件下，假設(shè)各個(gè)特征之間相互獨(dú)立，通過(guò)計(jì)算每個(gè)類(lèi)別在給定特征下的條件概率，選擇概率最大的類(lèi)別作為預(yù)測(cè)結(jié)果。在預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用時(shí)，樸素貝葉斯算法可以利用非編碼RNA和蛋白質(zhì)的特征信息，如序列特征、結(jié)構(gòu)特征等，根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不同特征與相互作用關(guān)系之間的概率分布，對(duì)未知樣本進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)。樸素貝葉斯算法的優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單、計(jì)算效率高，對(duì)小規(guī)模數(shù)據(jù)集表現(xiàn)出較好的性能，并且對(duì)缺失數(shù)據(jù)不太敏感。然而，由于其假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)特征之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性時(shí)，樸素貝葉斯算法的性能可能會(huì)受到影響。邏輯回歸（LogisticRegression）雖然名字中帶有“回歸”，但它實(shí)際上是一種用于解決二分類(lèi)問(wèn)題的線性分類(lèi)模型。它通過(guò)構(gòu)建一個(gè)邏輯函數(shù)（sigmoid函數(shù)），將線性回歸的輸出映射到0到1之間的概率值，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本的分類(lèi)。在非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)中，邏輯回歸可以將非編碼RNA和蛋白質(zhì)的特征作為輸入變量，通過(guò)訓(xùn)練模型來(lái)學(xué)習(xí)特征與相互作用關(guān)系之間的線性關(guān)系，預(yù)測(cè)樣本屬于相互作用或不相互作用類(lèi)別的概率。邏輯回歸模型簡(jiǎn)單易懂，計(jì)算復(fù)雜度較低，訓(xùn)練速度快，并且具有較好的可解釋性，可以通過(guò)系數(shù)來(lái)分析各個(gè)特征對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響程度。然而，邏輯回歸假設(shè)數(shù)據(jù)具有線性可分性，對(duì)于復(fù)雜的非線性關(guān)系的建模能力有限，在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)可能需要進(jìn)行特征選擇或降維操作，以避免過(guò)擬合問(wèn)題。決策樹(shù)（DecisionTree）是一種基于樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的分類(lèi)和回歸模型。它通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行遞歸地劃分，將數(shù)據(jù)分為不同的子集，直到滿(mǎn)足一定的停止條件。在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上，決策樹(shù)根據(jù)某個(gè)特征的取值來(lái)決定數(shù)據(jù)的劃分方向，每個(gè)分支代表一個(gè)特征值，每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)類(lèi)別或預(yù)測(cè)值。在預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用時(shí)，決策樹(shù)可以根據(jù)非編碼RNA和蛋白質(zhì)的各種特征，如序列特征、結(jié)構(gòu)特征、表達(dá)特征等，構(gòu)建決策樹(shù)模型，對(duì)未知樣本進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)。決策樹(shù)的優(yōu)點(diǎn)是模型直觀、易于理解和解釋?zhuān)軌蛱幚黼x散型和連續(xù)型數(shù)據(jù)，并且不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化等預(yù)處理操作。但是，決策樹(shù)容易出現(xiàn)過(guò)擬合問(wèn)題，對(duì)噪聲數(shù)據(jù)比較敏感，泛化能力相對(duì)較弱。為了提高決策樹(shù)的性能，可以采用剪枝等方法來(lái)防止過(guò)擬合，或者將多個(gè)決策樹(shù)集成起來(lái)，如隨機(jī)森林算法。這些其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法在生物關(guān)系預(yù)測(cè)中各有優(yōu)劣，研究人員可以根據(jù)具體的研究問(wèn)題、數(shù)據(jù)特點(diǎn)和需求，選擇合適的算法或算法組合來(lái)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系的有效預(yù)測(cè)和分析。3.3機(jī)器學(xué)習(xí)在生物分子相互作用預(yù)測(cè)中的成功案例機(jī)器學(xué)習(xí)在生物分子相互作用預(yù)測(cè)領(lǐng)域取得了眾多令人矚目的成功案例，為深入理解生物分子間的復(fù)雜關(guān)系提供了有力支持。這些成功案例不僅展示了機(jī)器學(xué)習(xí)方法的有效性和潛力，也為預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)和借鑒。在蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)方面，機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)揮了重要作用。2022年，BrunoE.Correia教授課題組在預(yù)印本平臺(tái)bioRxiv上發(fā)表文章，提出利用蛋白質(zhì)表面互作指紋（MaSIF，MolecularSurfaceInteractionFingerprinting）的方法，將蛋白質(zhì)表面模式轉(zhuǎn)化為數(shù)字陣列，用于識(shí)別傾向于形成蛋白-蛋白相互作用的區(qū)域，以及與特定靶點(diǎn)互補(bǔ)的表面。該方法可指導(dǎo)蛋白質(zhì)結(jié)合位點(diǎn)的預(yù)測(cè)和蛋白結(jié)合劑的從頭設(shè)計(jì)。隨后，該團(tuán)隊(duì)又在Nature發(fā)文，表示利用此方法為SARS-CoV-2病毒的刺突蛋白和癌癥免疫治療的三個(gè)重要靶點(diǎn)（PD-1、PD-L1和CTLA-4）創(chuàng)造了新的蛋白質(zhì)結(jié)合劑，這些結(jié)合劑都具有接近傳統(tǒng)抗體的結(jié)合親和力。這項(xiàng)研究的成功得益于對(duì)蛋白質(zhì)表面特征的有效提取和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的精確建模，通過(guò)挖掘蛋白質(zhì)表面模式與相互作用之間的潛在關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了對(duì)蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和新型結(jié)合劑的設(shè)計(jì)。其成功經(jīng)驗(yàn)在于深入挖掘生物分子的結(jié)構(gòu)特征，并將其轉(zhuǎn)化為適合機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理的數(shù)字特征，同時(shí)選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。這啟示我們?cè)陬A(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用時(shí)，也應(yīng)注重對(duì)非編碼RNA和蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)、序列等特征的深入分析和有效提取，以提高預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性。在DNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)領(lǐng)域，湖南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院彭紹亮教授課題組取得了顯著進(jìn)展。他們提出基于大型通用蛋白質(zhì)語(yǔ)言模型和領(lǐng)域自適應(yīng)預(yù)訓(xùn)練的DNA結(jié)合蛋白語(yǔ)言模型ESM-DBP，系統(tǒng)地研究了從蛋白質(zhì)初級(jí)序列出發(fā)有效地預(yù)測(cè)DNA結(jié)合蛋白質(zhì)和殘基的問(wèn)題。在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試集上，ESM-DBP與現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法相比展現(xiàn)出優(yōu)異的預(yù)測(cè)精度，還在只有少量相似同源序列的蛋白質(zhì)序列上表現(xiàn)出較好的預(yù)測(cè)性能，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)通用蛋白質(zhì)語(yǔ)言模型和其他預(yù)測(cè)方法。團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)模型的可解釋性分析發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)DNA結(jié)合域的高度關(guān)注，從而導(dǎo)致ESM-DBP在DNA結(jié)合蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)任務(wù)上的高準(zhǔn)確率，大大提升了蛋白質(zhì)語(yǔ)言模型黑箱的可解釋性。該研究的成功關(guān)鍵在于利用大規(guī)模蛋白質(zhì)語(yǔ)言模型進(jìn)行領(lǐng)域自適應(yīng)預(yù)訓(xùn)練，充分挖掘蛋白質(zhì)序列中的信息，并通過(guò)可解釋性分析進(jìn)一步優(yōu)化模型。這為預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系提供了重要的借鑒，即在構(gòu)建預(yù)測(cè)模型時(shí)，可以借助大規(guī)模的生物分子數(shù)據(jù)和先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，同時(shí)注重模型的可解釋性研究，以更好地理解模型的決策過(guò)程和預(yù)測(cè)結(jié)果，提高模型的可靠性和實(shí)用性。這些成功案例表明，機(jī)器學(xué)習(xí)在生物分子相互作用預(yù)測(cè)中具有強(qiáng)大的能力和廣闊的應(yīng)用前景。通過(guò)深入挖掘生物分子的特征信息，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型，并注重模型的可解釋性和性能優(yōu)化，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)生物分子相互作用的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，為生命科學(xué)研究提供有力的支持。在預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系時(shí)，可以借鑒這些成功經(jīng)驗(yàn)，從多個(gè)方面入手，不斷優(yōu)化預(yù)測(cè)模型，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，推動(dòng)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用領(lǐng)域的研究取得更大的進(jìn)展。四、基于機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系的方法構(gòu)建4.1數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理是基于機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系的基礎(chǔ)步驟，其質(zhì)量直接影響后續(xù)模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)效果。本研究通過(guò)多種途徑收集了非編碼RNA和蛋白質(zhì)的序列數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及表達(dá)數(shù)據(jù)，并運(yùn)用一系列嚴(yán)格的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理方法，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和可用性。在序列數(shù)據(jù)收集方面，非編碼RNA序列主要來(lái)源于權(quán)威的數(shù)據(jù)庫(kù)，如miRBase、LncRNAdb、circBase等。這些數(shù)據(jù)庫(kù)收錄了大量經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和注釋的非編碼RNA序列信息，涵蓋了多種物種和組織類(lèi)型。對(duì)于微小RNA（miRNA），從miRBase數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取其成熟序列和前體序列，該數(shù)據(jù)庫(kù)定期更新，保證了數(shù)據(jù)的時(shí)效性和可靠性。蛋白質(zhì)序列則主要從UniProt數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取，UniProt是全球最大的蛋白質(zhì)序列和功能信息數(shù)據(jù)庫(kù)之一，包含了豐富的蛋白質(zhì)序列注釋信息，如蛋白質(zhì)的功能描述、結(jié)構(gòu)域信息、翻譯后修飾位點(diǎn)等，為后續(xù)的特征提取和分析提供了重要依據(jù)。在收集過(guò)程中，充分考慮了數(shù)據(jù)的多樣性和代表性，確保涵蓋不同物種（如人類(lèi)、小鼠、大鼠等）、不同組織（如肝臟、心臟、大腦等）以及不同生理病理狀態(tài)下的非編碼RNA和蛋白質(zhì)序列。對(duì)于疾病相關(guān)的研究，特別收集了疾病樣本和正常對(duì)照樣本中的非編碼RNA和蛋白質(zhì)序列，以便分析疾病狀態(tài)下非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系的變化。結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)于理解非編碼RNA和蛋白質(zhì)的功能及相互作用機(jī)制至關(guān)重要。非編碼RNA的二級(jí)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)通過(guò)RNAfold等軟件進(jìn)行預(yù)測(cè)獲得。RNAfold基于最小自由能原理，利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法預(yù)測(cè)RNA的二級(jí)結(jié)構(gòu)，能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出RNA分子中的莖環(huán)結(jié)構(gòu)、發(fā)卡結(jié)構(gòu)等。蛋白質(zhì)的三級(jí)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)主要從蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)（PDB）中獲取，PDB收錄了大量通過(guò)X射線晶體學(xué)、核磁共振等實(shí)驗(yàn)技術(shù)解析得到的蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)信息。對(duì)于一些尚未有實(shí)驗(yàn)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的蛋白質(zhì)，利用同源建模方法，如SWISS-MODEL、MODELLER等，基于已知結(jié)構(gòu)的同源蛋白質(zhì)構(gòu)建其三維結(jié)構(gòu)模型。在獲取結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)行了嚴(yán)格篩選。對(duì)于RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)結(jié)果，評(píng)估其預(yù)測(cè)的可靠性，如通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)的自由能、與已知結(jié)構(gòu)的相似性等指標(biāo)進(jìn)行判斷。對(duì)于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，優(yōu)先選擇分辨率高、結(jié)構(gòu)完整性好的結(jié)構(gòu)模型，以確保后續(xù)分析的準(zhǔn)確性。表達(dá)數(shù)據(jù)能夠反映非編碼RNA和蛋白質(zhì)在不同組織、不同發(fā)育階段以及不同生理病理?xiàng)l件下的表達(dá)水平變化，為研究非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系提供了重要線索。表達(dá)數(shù)據(jù)主要通過(guò)高通量測(cè)序技術(shù)（如RNA-Seq、ChIP-Seq等）和微陣列技術(shù)獲得。對(duì)于非編碼RNA的表達(dá)數(shù)據(jù)，利用RNA-Seq技術(shù)對(duì)不同樣本進(jìn)行測(cè)序，然后通過(guò)數(shù)據(jù)處理和分析，計(jì)算出每個(gè)非編碼RNA在不同樣本中的表達(dá)量，常用的分析工具包括TopHat、Cufflinks等。蛋白質(zhì)的表達(dá)數(shù)據(jù)則可以通過(guò)蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)，如液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用（LC-MS/MS）、抗體芯片等進(jìn)行檢測(cè)。通過(guò)這些技術(shù)，可以獲得蛋白質(zhì)在不同樣本中的相對(duì)表達(dá)水平或絕對(duì)表達(dá)量。在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，為了保證數(shù)據(jù)的一致性和可比性，嚴(yán)格控制實(shí)驗(yàn)條件和樣本處理流程。對(duì)于RNA-Seq實(shí)驗(yàn)，確保樣本的采集、RNA提取、文庫(kù)構(gòu)建和測(cè)序等步驟按照標(biāo)準(zhǔn)化的操作規(guī)程進(jìn)行；對(duì)于蛋白質(zhì)組學(xué)實(shí)驗(yàn)，同樣嚴(yán)格控制樣本的處理、分離和檢測(cè)過(guò)程，以減少實(shí)驗(yàn)誤差對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響。數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，主要目的是去除數(shù)據(jù)中的噪聲、錯(cuò)誤和異常值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。對(duì)于序列數(shù)據(jù)，檢查序列的完整性，去除含有缺失堿基或氨基酸的序列。對(duì)于結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，檢查結(jié)構(gòu)的合理性，如蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)中的鍵長(zhǎng)、鍵角是否符合化學(xué)原理，RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)中的堿基配對(duì)是否合理等，去除結(jié)構(gòu)異常的數(shù)據(jù)。對(duì)于表達(dá)數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)分布分析，識(shí)別并去除表達(dá)量異常高或異常低的樣本，這些異常值可能是由于實(shí)驗(yàn)誤差或樣本污染等原因?qū)е碌?。為了使不同?lèi)型的數(shù)據(jù)具有可比性，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。對(duì)于表達(dá)數(shù)據(jù)，采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，將每個(gè)樣本的表達(dá)量轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，使得數(shù)據(jù)的均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。對(duì)于數(shù)值型的特征數(shù)據(jù)，如蛋白質(zhì)的理化性質(zhì)參數(shù)等，也采用類(lèi)似的標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行處理。對(duì)于分類(lèi)數(shù)據(jù)，如非編碼RNA的類(lèi)型（miRNA、lncRNA、circRNA等）和蛋白質(zhì)的功能分類(lèi)等，采用獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）方法進(jìn)行編碼，將其轉(zhuǎn)化為數(shù)值型數(shù)據(jù)，以便機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠處理。數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理是構(gòu)建基于機(jī)器學(xué)習(xí)的非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系預(yù)測(cè)模型的重要前提。通過(guò)廣泛收集高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，并運(yùn)用科學(xué)的清洗和預(yù)處理方法，為后續(xù)的模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，有助于提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。4.2特征提取與選擇4.2.1序列特征提取序列特征提取是預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通過(guò)從非編碼RNA和蛋白質(zhì)序列中挖掘有效的特征信息，能夠?yàn)楹罄m(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供豐富的數(shù)據(jù)支持，從而提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。常見(jiàn)的序列特征提取方法包括k-mer頻率、序列相似性等，這些方法從不同角度對(duì)序列信息進(jìn)行量化和分析，為揭示非編碼RNA與蛋白質(zhì)之間的相互作用機(jī)制提供了重要線索。k-mer頻率是一種常用的序列特征提取方法，它將序列劃分為固定長(zhǎng)度為k的子序列（k-mer），并統(tǒng)計(jì)每個(gè)k-mer在序列中出現(xiàn)的頻率。對(duì)于非編碼RNA序列，k通常取值在2-6之間；對(duì)于蛋白質(zhì)序列，k的取值范圍一般為2-3。以非編碼RNA序列“AGCUAGCU”為例，當(dāng)k=2時(shí)，對(duì)應(yīng)的2-mer包括“AG”“GC”“CU”“UA”“AG”“GC”“CU”，統(tǒng)計(jì)這些2-mer的出現(xiàn)頻率，即可得到該非編碼RNA序列的一個(gè)特征向量。在蛋白質(zhì)序列中，2-mer也被稱(chēng)為雙肽，如蛋白質(zhì)序列“MALWMRLLPLLALLALWGPDPAAAFVNQHLCGSHLVEALYLVCGERGFFYTPKT”，其中的雙肽“MA”“AL”“LW”等的出現(xiàn)頻率構(gòu)成了蛋白質(zhì)序列的k-mer特征。k-mer頻率能夠反映序列中局部片段的組成和分布情況，不同的非編碼RNA和蛋白質(zhì)可能具有獨(dú)特的k-mer頻率模式，這些模式與它們的結(jié)構(gòu)和功能密切相關(guān)，從而有助于預(yù)測(cè)它們之間的相互作用關(guān)系。序列相似性也是一種重要的序列特征。通過(guò)計(jì)算非編碼RNA或蛋白質(zhì)序列之間的相似性，可以判斷它們?cè)谶M(jìn)化上的親緣關(guān)系以及功能上的相關(guān)性。常用的序列相似性計(jì)算方法有BLAST（BasicLocalAlignmentSearchTool）和Smith-Waterman算法。BLAST是一種基于啟發(fā)式算法的快速序列比對(duì)工具，它能夠在數(shù)據(jù)庫(kù)中快速搜索與查詢(xún)序列相似的序列，并給出相似性得分和比對(duì)結(jié)果。在預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用時(shí)，可以利用BLAST將待預(yù)測(cè)的非編碼RNA或蛋白質(zhì)序列與已知相互作用的序列數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，通過(guò)分析比對(duì)結(jié)果中的相似性得分、比對(duì)長(zhǎng)度、一致性百分比等指標(biāo)，來(lái)推斷待預(yù)測(cè)序列與已知相互作用序列之間的相似程度，進(jìn)而預(yù)測(cè)它們之間是否存在相互作用。Smith-Waterman算法則是一種基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的全局序列比對(duì)算法，它能夠找出兩條序列之間的最優(yōu)局部比對(duì)，得到的比對(duì)結(jié)果更加準(zhǔn)確，但計(jì)算復(fù)雜度較高，適用于對(duì)準(zhǔn)確性要求較高且序列長(zhǎng)度較短的情況。例如，在研究某種新發(fā)現(xiàn)的非編碼RNA與蛋白質(zhì)的相互作用時(shí)，通過(guò)Smith-Waterman算法將其與已知相互作用的非編碼RNA序列進(jìn)行比對(duì)，若發(fā)現(xiàn)具有較高的相似性，則提示該新非編碼RNA可能與相應(yīng)的蛋白質(zhì)存在相互作用。除了k-mer頻率和序列相似性外，還可以提取其他一些序列特征?？梢杂?jì)算序列的堿基組成或氨基酸組成，即統(tǒng)計(jì)序列中各種堿基（A、T、C、G）或氨基酸的比例，這些組成信息能夠反映序列的基本特征，不同類(lèi)型的非編碼RNA和蛋白質(zhì)往往具有不同的堿基或氨基酸組成模式，對(duì)預(yù)測(cè)相互作用關(guān)系具有一定的參考價(jià)值。還可以考慮序列的保守性，通過(guò)多序列比對(duì)分析，確定序列中保守區(qū)域和變異區(qū)域，保守區(qū)域可能在非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用中發(fā)揮重要作用，因?yàn)樗鼈兺c功能密切相關(guān)，在進(jìn)化過(guò)程中受到選擇壓力的影響而保持相對(duì)穩(wěn)定。在預(yù)測(cè)過(guò)程中，可以將保守性特征與其他特征相結(jié)合，提高預(yù)測(cè)模型的性能。通過(guò)k-mer頻率、序列相似性等方法提取非編碼RNA和蛋白質(zhì)的序列特征，能夠從多個(gè)維度挖掘序列信息，為預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系提供豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。這些序列特征不僅能夠反映序列的基本組成和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，還能在一定程度上揭示它們?cè)谶M(jìn)化和功能上的聯(lián)系，對(duì)于深入理解非編碼RNA與蛋白質(zhì)之間的相互作用機(jī)制具有重要意義。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)具體的研究需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，合理選擇和組合序列特征提取方法，以提高預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和可靠性。4.2.2結(jié)構(gòu)特征提取結(jié)構(gòu)特征提取在預(yù)測(cè)非編碼RNA-蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系中起著至關(guān)重要的作用，因?yàn)榉蔷幋aRNA和蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)與其功能密切相關(guān)，直接影響它們之間的相互作用方式和親和力。通過(guò)獲取和分析非編碼RNA和蛋白質(zhì)的二級(jí)、三級(jí)結(jié)構(gòu)特征，如二級(jí)結(jié)構(gòu)元件、結(jié)構(gòu)域等，可以深入了解它們的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和相互作用機(jī)制，為機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供更豐富、更準(zhǔn)確的信息，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。非編碼RNA的二級(jí)結(jié)構(gòu)由堿基之間的互補(bǔ)配對(duì)形成，主要包括莖環(huán)結(jié)構(gòu)、發(fā)卡結(jié)構(gòu)、凸環(huán)結(jié)構(gòu)和內(nèi)部環(huán)結(jié)構(gòu)等。這些二級(jí)結(jié)構(gòu)元件在非編碼RNA與蛋白質(zhì)的相互作用中發(fā)揮著重要作用。莖環(huán)結(jié)構(gòu)中的環(huán)區(qū)通常是與蛋白質(zhì)結(jié)合的關(guān)鍵部位，因?yàn)榄h(huán)區(qū)的核苷酸序列相對(duì)靈活，更容易與蛋白質(zhì)表面的氨基酸殘基形成特異性的相互作用。發(fā)卡結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性和形狀也會(huì)影響非編碼RNA與蛋白質(zhì)的結(jié)合能力。為了提取非編碼RNA的二級(jí)結(jié)構(gòu)特征，可以使用RNAfold等軟件進(jìn)行預(yù)測(cè)。RNAfold基于最小自由能原理，通過(guò)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法計(jì)算RNA序列形成不同二級(jí)結(jié)構(gòu)的自由能，從而預(yù)測(cè)出最穩(wěn)定的二級(jí)結(jié)構(gòu)。在得到二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)結(jié)果后，可以采用多種方法進(jìn)行特征提取?？梢詫⒍?jí)結(jié)構(gòu)表示為點(diǎn)括號(hào)表示法，如“((((....))))”，其中括號(hào)表示配對(duì)的堿基，點(diǎn)表示未配對(duì)的堿基，然后通過(guò)統(tǒng)計(jì)不同類(lèi)型括號(hào)和點(diǎn)的數(shù)量、位置以及它們之間的組合關(guān)系，來(lái)提取二級(jí)結(jié)構(gòu)特征。還可以將二級(jí)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為圖形表示，如將莖環(huán)結(jié)構(gòu)表示為節(jié)點(diǎn)和邊的圖，通過(guò)圖論方法計(jì)算圖的特征，如節(jié)點(diǎn)度、最短路徑等，作為非編碼RNA的二級(jí)結(jié)構(gòu)特征。蛋白質(zhì)的二級(jí)結(jié)構(gòu)主要包括α-螺旋、β-折疊、β-轉(zhuǎn)角和無(wú)規(guī)卷曲等。這些二級(jí)結(jié)構(gòu)元件通過(guò)氫鍵等相互作用維持其穩(wěn)定性，并構(gòu)成了蛋白質(zhì)的基本結(jié)構(gòu)框架。α-螺旋和β-折疊是蛋白質(zhì)中最常見(jiàn)的二級(jí)結(jié)構(gòu)，它們的分布和排列方式對(duì)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)和功能具有重要影響。在蛋白質(zhì)與非編碼RNA相互作用時(shí)，α-螺旋和β-折疊可以通過(guò)其表面的氨基酸殘基與非編碼RNA形成相互作用。為了提取蛋白質(zhì)的二級(jí)結(jié)構(gòu)特征，可以利用DSSP（DefineSecondaryStructureofProteins）等軟件進(jìn)行分