澳門理工大學人工智能解析DNA甲基化研究成果獲國際頂尖期刊《自然通訊》刊登
澳門理工大學人工智能解析DNA甲基化研究成果獲國際頂尖期刊《自然通訊》刊登
【本報訊】澳門理工大學機器翻譯暨人工智能應用技術教育部工程研究中心教授魏樂義及研究團隊，在運用人工智能解析DNA甲基化調控規律方面取得新進展，相關研究成果以“Decoding theSequence Determinants of Locus-Specific DNA Methylation Across Human Tissues”為題，於國際頂尖學術期刊《Nature Communications》上刊登。研究團隊提出深度學習框架Melody，能夠成功預測39種人類細胞類型的DNA甲基化圖譜，並進一步分析遺傳變異對甲基化的影響。研究成果為理解基因組序列、細胞狀態與人類表觀遺傳調控之間的關係提供了新的人工智能工具。
DNA甲基化是調控基因表達、細胞分化和維持基因組穩定性的重要表觀遺傳修飾，其異常變化與癌症、神經系統疾病及代謝綜合症等多種疾病密切相關。為解析特定位點甲基化狀態與DNA序列及細胞環境之間的關係，研究團隊研發了Melody模型。該模型以10kb基因組序列為輸入，通過卷積編碼器、解碼器及多任務學習，同時預測單堿基分辨率的甲基化水平、每個100bp區域的平均甲基化水平和CpG數量，從而整合局部與遠距離序列信息。團隊還構建了Melody-ST、Melody-MT和Melody-G三種模型，分別用於單一細胞類型、多種細胞類型及未見細胞類型的甲基化預測。
在39個DNA甲基化數據集上測試，Melody在全染色體、低甲基化區域及細胞類型特異區域等多類任務中取得出色結果，在相關性指標上較現有方法平均相對提升約17%。研究結果還顯示，約10kb的輸入序列能夠在獲取充分調控信息與減少冗餘序列之間取得較好平衡。除甲基化圖譜預測外，Melody還可用於評估遺傳變異對甲基化的影響，並通過對282種轉錄因子基序開展計算擾動分析，揭示其作用強度和組織特異性。研究團隊進一步將單細胞RNA測序基礎模型生成的細胞狀態信息引入Melody-G，使其在5種訓練階段未見的細胞類型中，預測表現較基線模型最高提升10.1%，展現出良好的跨細胞類型泛化能力。
《NatureCommunications》由英國Nature Portfolio出版，旨在展示生命科學、健康、物理、化學、地球及社會科學等領域的重要突破。該學術期刊屬JCR一區，2025年影響因子為18.1，5年影響因子為18.9，屬中科院一區TOP期刊。本研究獲國家自然科學基金委員會青年科學基金項目（B類）（原優秀青年科學基金）資助。研究內容全文可瀏覽：https://www.nature.com/articles/s41467-026-76744-5。
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