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N6-甲基腺苷（m6A）是一种广泛存在的RNA修饰，在转录后调控中发挥关键作用，然而，准确地在转录组范围内鉴定具有功能性的m6A位点仍然是一项挑战。在此，我们提出了M6AFormer，这是一种混合深度学习框架，将卷积特征提取与轻量级Transformer相结合，以同时捕获局部序列基序和更广泛的上下文依赖关系。M6AFormer持续优于具有代表性的m6A预测方法，包括MST-M6A、CLSM6A和deepSRAMP。全转录组扫描揭示了大量先前未被注释的候选m6A位点，这些位点保留了m6A的典型特征，包括经典基序富集、特征性空间分布，以及与m6A写入蛋白和读取蛋白结合区域的优先重叠。重要的是，M6AFormer预测的位点与广泛的遗传和疾病相关特征相关，包括SNP、序列变异和GWAS关联位点，这表明它们可能有助于揭示人类疾病机制。最后，实验验证证实了NEU4 mRNA中一个此前未报道的m6A位点，并证明其对癌细胞迁移具有功能性影响。总之，M6AFormer为m6A位点发现提供了一个准确、可解释且具有生物学信息价值的框架。
M6AFormer 优先识别人类 m6A 表观转录组中未注释的功能性 m6A 候选位点 | bioRxiv
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M6AFormer 优先识别人类 m6A 表观转录组中未注释的功能性 m6A 候选位点
查看 ORCID 资料 Zhixin Niu， Chang Liu， Lei Gu
doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.10.737679
Zhixin Niu 马克斯·普朗克心肺研究所与心肺研究院（CPI） 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 许可，以永久展示该预印本。 本作品依据 CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可协议 提供。
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发布于 2026 年 7 月 11 日。 下载 PDF 补充材料 数据/代码 电子邮件
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M6AFormer 优先识别人类 m6A 表观转录组中未注释的功能性 m6A 候选位点 Zhixin Niu， Chang Liu， Lei Gu bioRxiv 2026.07.10.737679； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.10.737679
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📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.10.737679v1?rss=1
🏷️ m6A修饰 转录组预测 深度学习 Transformer RNA表观转录组 功能性位点鉴定