一种DNA序列上的表观遗传修饰信号预测方法

本发明公开了一种DNA序列上的表观遗传修饰信号预测方法，涉及生物信息处理领域。该方法步骤包括：数据准备：对WGBS和CAPS数据分别计算CpG位点上下游的5‑甲基胞嘧啶（5mC）修饰水平和5‑羟甲基胞嘧啶(5hmC)修饰水平，作为模型的目标数据，并根据染色体编号进行分类，分别构建训练集和测试集；特征表示：合并训练集和测试集中的上下游50bp的DNA序列和上下游50个CpG位点的甲基化水平数据特征进行表示，以构建训练所需的特征输入矩阵；模型训练和调优：使用卷积神经网络模型和均方误差损失函数进行训练和参数调优，用于实现对5hmC的修饰水平的预测。本方法仅需WGBS测定的DNA甲基化信号，降低了对生物检测数据的依赖性，使预测模型更具可操作性；提高了预测精度和效率。