RNA N6-methyladenosine（m6A）是一種關(guān)鍵的表觀遺傳修飾，與水稻的生長(zhǎng)發(fā)育和應(yīng)激反應(yīng)密切相關(guān)。m6A的準(zhǔn)確識(shí)別是揭示表型調(diào)控和分子機(jī)制的基礎(chǔ)，直接關(guān)系到精準(zhǔn)水稻育種與改良。然而，針對(duì)水稻m6A不定長(zhǎng)序列，采用最大長(zhǎng)度填充的方式會(huì)導(dǎo)致信息稀疏和無(wú)效填充，降低了特征提取的準(zhǔn)確率。因此，針對(duì)這一研究方向，20級(jí)博士生劉夢(mèng)雅同學(xué)提出了一種新型的深度學(xué)習(xí)框架MFDm6ARice，通過(guò)設(shè)計(jì)的多核特征融合模塊和下采樣殘差特征嵌入模塊進(jìn)行水稻m6A位點(diǎn)預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，MFDm6ARice在交叉驗(yàn)證及獨(dú)立測(cè)試集上優(yōu)于對(duì)比方法，具有良好的魯棒性和泛化能力，并在玉米m6A的應(yīng)用中展現(xiàn)了良好的可擴(kuò)展性。

2024年11月28日，相關(guān)研究工作，"Multi-kernel feature extraction with dynamic fusion and downsampled residual feature embedding for predicting rice RNA N6-methyladenine sites"，被《Briefings in Bioinformatics》錄用。該期刊是國(guó)際知名的生物信息學(xué)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)性刊物，主要關(guān)注生物信息學(xué)和計(jì)算生物學(xué)的研究進(jìn)展，涵蓋生物信息學(xué)各個(gè)方面，包括數(shù)據(jù)分析、算法開(kāi)發(fā)、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)在生物學(xué)中的應(yīng)用等。2024年期刊影響因子是6.8，中科院SCI期刊分區(qū)中數(shù)學(xué)與計(jì)算生物學(xué)方向的一區(qū)期刊，被選為該領(lǐng)域的Top期刊。