编辑推荐：
本文聚焦 circRNA 与 RBP 互作的生物学意义，指出现有 CLIP-seq 等实验方法的局限，综述深度学习在 circRNA 上 RBP 结合位点预测的进展，涵盖问题构建、数据来源等，分析现状并展望未来，助跨领域研究者快速入门。
环状 RNA 与 RNA 结合蛋白互作研究的生物学背景
环状 RNA（circRNA）是一类具有闭合环状结构的非编码 RNA，其通过与 RNA 结合蛋白（RBP）的特异性互作，在多种疾病的发生发展过程中扮演关键角色。例如，二者的相互作用可能参与调控基因表达、信号传导通路等重要生物学过程。目前，以 CLIP-seq 为代表的高通量生物学实验方法，虽能有效解析 circRNA 与 RBP 的互作关系，但存在效率低、成本高的问题，且每次仅能捕获特定细胞环境中某一 RBP 在 circRNA 上的结合位点。此外，这些实验仍依赖下游数据分析来揭示众多生物学结构和生理过程背后的机制，而实验数据维度和产生速度的快速增长，对传统分析方法构成了挑战。
深度学习在 circRNA-RBP 结合位点预测中的技术应用
问题构建与数据来源
该领域的核心问题可归纳为：如何利用深度学习算法，从海量的 circRNA 序列数据中精准预测 RBP 的结合位点。数据主要来源于高通量测序实验，如 CLIP-seq 产生的 circRNA 序列及对应的 RBP 结合位点标注信息。这些数据的质量和多样性直接影响模型的预测性能。
序列编码方法
序列编码是将 circRNA 的核苷酸序列转化为适合深度学习模型处理的数字特征向量的关键步骤。常见方法包括独热编码（One-Hot Encoding），将每个核苷酸（A、U、C、G）编码为二进制向量；以及基于位置的编码（Position-wise Encoding），引入序列的位置信息以捕捉长距离依赖关系。此外，还可结合核苷酸的化学性质（如疏水性、电荷等）进行特征工程，提升编码的表征能力。
深度学习模型架构
多种深度学习模型已被应用于该领域。卷积神经网络（CNN）通过卷积层提取序列中的局部特征，适用于识别短序列模体（motif）；循环神经网络（RNN）及其变体（如 LSTM、GRU）擅长处理序列的时序依赖关系，可捕捉长序列中的上下文信息；Transformer 模型凭借自注意力机制（self-attention mechanism），能够并行处理序列中的全局依赖关系，在长序列预测任务中表现优异。部分研究还采用多模态模型，结合序列特征与结构特征（如 circRNA 的二级结构）进行联合预测，进一步提升模型的准确性。
预测流程与性能评估
典型的预测流程包括数据预处理（清洗、归一化）、特征编码、模型训练与验证、结果预测及可视化。性能评估指标主要有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数（F1-score）以及受试者工作特征曲线下面积（AUC-ROC）等。通过交叉验证（Cross-Validation）等方法确保模型的泛化能力。
现有深度学习方法的深度分析
当前的深度学习方法在 circRNA-RBP 结合位点预测中已取得一定进展，但仍存在诸多挑战。例如，数据不平衡问题（结合位点与非结合位点数量差异显著）可能导致模型偏向于预测负样本；circRNA 序列的长距离依赖关系和复杂二级结构的建模仍需更高效的算法；不同 RBP 的结合特性差异较大，通用模型的适用性有限。此外，模型的可解释性不足，难以从生物学机制角度阐释预测结果，限制了其在实验验证中的应用。
研究现状与未来发展方向
尽管面临上述挑战，深度学习与生物学的交叉融合为 circRNA-RBP 互作研究提供了新范式。未来研究可从以下方向突破：开发更鲁棒的数据增强技术，缓解数据不平衡问题；设计针对长序列和复杂结构的新型神经网络架构，如结合图神经网络（GNN）建模 circRNA 的三维结构；构建个性化 RBP 预测模型，针对不同 RBP 的结合特征进行定制化训练；提升模型的可解释性，通过注意力机制可视化、特征重要性分析等方法，揭示模型关注的关键序列模体和结构特征，架起深度学习预测与生物学实验验证之间的桥梁。
