CPRISP框架预测circRNA–RBP互作，平均AUC达0.9874
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CPRISP框架预测circRNA–RBP互作，平均AUC达0.9874
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AI 综述
研究人员在Nature Communications发表可解释深度学习框架CPRISP，整合circRNA核苷酸组成、理化性质、二级结构、Circ2Vec预训练表征与ProteinBERT提取的RBP特征，预测circRNA–RBP结合位点。在37个RBP基准数据集上，CPRISP平均AUC为0.9874，高于CircSSNN的0.9230及其他方法约0.83至0.89的水平；将序列一致性阈值限制为0.6时，平均AUC仍为0.9861，并在37个数据集中的33个上保持最佳。 研究还用该框架探索神经退行性疾病候选分子，但化合物排序主要反映药物相关基因特征与预测靶基因集合之间的统计关联，并不代表已证明药物能直接结合相应RBP或具有治疗效果。跨细胞系验证仅涉及少量RBP和细胞系组合，模型泛化能力尚需更大规模数据检验。
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最新进展11月10日 00:01
Nat. Commun.：可解释深度学习框架CPRISP预测环状RNA–RBP相互作用并探索神经退行性疾病候选分子报道时间线
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11月10日
- DrugAI精选Nat. Commun.：可解释深度学习框架CPRISP预测环状RNA–RBP相互作用并探索神经退行性疾病候选分子
研究人员在Nature Communications提出可解释深度学习框架CPRISP，整合circRNA核苷酸组成、理化性质、二级结构、Circ2Vec预训练表征与ProteinBERT提取的RBP特征来预测结合位点，在37个RBP基准数据集上平均AUC达0.9874，高于CircSSNN的0.9230及其他方法约0.83至0.89的水平。
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