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6、具有高歸因值的剪接連接的表征
雖然很容易想象基因表達水平的變化如何驅動腫瘤發生 ， 但解釋剪接變化對疾病的影響并不那么簡單 。 因此 ， 作者試圖預測具有高歸因值的可變剪接連接如何影響蛋白質序列和功能 。
作者首先注意到 ， 高歸因連接被預測會破壞基因的readingframe（閱讀框架) 。 先前的研究表明 ， 替代剪接可以通過靶向無序區域來調節蛋白質蛋白質相互作用 。 因此 ， 作者研究了與可變剪接連接上下游兩個外顯子相對應的肽序列的預測無序性 ， 但發現預測的肽無序水平在高歸因連接中與在集合中觀察到的無差異 。
然后 ， 使用NCBI保守結構域數據庫 ， 通過預測從高歸因連接上游和下游的兩個外顯子編碼的蛋白質結構域 ， 評估高歸因剪接連接是否會影響已知的蛋白質結構域 。 有趣的是 ， 10個基因中的11個剪接連接會影響蛋白激酶C樣超家族結構域的一部分轉錄本匹配序列(Fig.5) 。 作者還發現了額外的高歸因剪接點 ， 它們影響與癌癥信號傳導相關的其他結構域 。

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7、在癌癥中具有高正歸因值或負歸因值的基因的對比功能
對具有高歸因值的蛋白質編碼基因進行GO分析 ， 發現具有高負歸因值的蛋白質編碼基因富含與轉錄、有絲分裂、組蛋白修飾、染色質調節和定位到中心體相關的功能 ， 符合傳統癌癥觀點 。 而具有高正歸因值的蛋白質編碼基因在轉錄后和翻譯后修飾方面富集 。 同時 ， 具有高歸因值的剪接連接點的基因也富含與RNA加工相關的功能 。 另一方面 ， 與生物學過程(BP)相關的富集圖顯示 ， 通過表達或剪接的高正歸因基因形成高度互連的網絡 ， 其核心與與RNA生物學相關的功能有關(Fig.6b) 。 與高歸因基因相關的分子和細胞功能的IngenuityPathway分析證實 ， 高負歸因基因的功能與高正歸因基因的功能不同 ， 轉錄和RNA加工在兩組中分別占據主導地位(Fig.6c) 。

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最后 ， 基因集富集分析揭示了高負歸因值的基因富集在KRAS信號通路上 ， 而通過表達或剪接具有高正屬性的基因沒有發現顯著的富集(Fig.6d) 。 因此 ， 雖然在癌癥中具有高負歸因值的基因具有已知癌基因和抑癌基因的功能 ， 包括它們如何與基因組維持和轉錄有關 ， 但通過表達或剪接具有高正歸因的基因具有不同的功能 ， 其中一些與RNA調控和RNA處理有關 。
結論
本篇文章通過訓練一個深度學習的前饋神經網絡 ， 以使用轉錄組特征來區分正常和腫瘤樣本 。 同時發現 ， 使用lncRNA表達和剪接連接使用與使用蛋白質編碼基因的表達數據訓練的模型效能一致 。 總之 ， 本篇文章為我們的研究提供一個新的思路 ， 深度學習模型可以解決傳統方法無法解決的問題 。
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