基于TECM网络架构的染色质互作预测新方法TECM-ChI：多编码融合与注意力机制驱动的三维基因组学研究

针对染色质互作预测中数据不平衡和准确率低的难题，研究人员开发了整合多编码策略(FCR)与注意力机制(CMANet)的TECM-ChI模型。该模型通过三模块协同（Three-Encoding/CNN/MultiHeadattention），在K562等细胞系中实现最高4.68%的准确率提升，为三维基因组学和癌症机制研究提供新工具。

　　

在探索生命奥秘的征程中，染色质的空间组织方式一直是科学家们关注的焦点。这种被称为"染色质互作（Chromatin interactions）"的物理接触关系，不仅决定着基因的调控方式，还与癌症等疾病的发生发展密切相关。传统上，科学家们依赖Hi-C、ChIA-PET等技术来捕捉这些微观互动，但这些方法不仅成本高昂、耗时费力，还只能应用于少数几种细胞系。更棘手的是，现有的计算方法又面临着数据严重不平衡（正负样本比达1:10）和预测准确率低下的双重挑战。

面对这些困境，获得国家自然科学基金（No. 72301060）支持的科研团队开发了名为TECM-ChI的创新性解决方案。这项发表在《Gene》上的研究，通过三大技术突破重新定义了染色质互作预测的标准：首先设计的FCR（Forward Combine Reverse）样本平衡方法，巧妙地将正负样本比例优化至1:1；其次提出的Three-Encoding多编码模块，将每个核苷酸转化为45维特征向量；最后构建的CMANet网络模型，通过卷积神经网络（CNN）与多头注意力机制（MultiHeadattention）的协同作用，实现了对关键基因组特征的精准捕捉。

研究采用了K562、IMR90和GM12878三种细胞系的染色质区域数据，通过创新的技术路线系统评估模型性能。在数据预处理阶段，研究人员从30-500kb距离范围内筛选负样本，采用非重复采样策略确保数据质量。特征提取环节整合了KNF（k-mer核苷酸频率）、NAD（核苷酸排列分布）和NCS（基于化学结构的编码）三种编码方式。最终的CMANet模型架构包含批归一化处理、特征拼接和softmax分类器等关键组件。

数据集
研究选取了包含六个染色质区域的三套细胞系数据，每个样本均包含CTCF结合位点等基因组特征。特别值得注意的是，通过FCR方法处理后的数据集，使模型在保持数据平衡的同时避免了过拟合风险。

仅基于DNA序列模型的性能评估
与SIMCN、EPIVAN等仅使用序列信息的方法相比，TECM-ChI证明了多特征融合的优越性。在K562细胞系中，其准确率提升达4.68%，显著突破了序列单一性带来的性能瓶颈。

讨论
该研究的创新性体现在三个方面：样本平衡策略解决了长期存在的数据偏斜问题；多编码方法突破了传统one-hot编码的信息局限；混合网络架构实现了局部特征与全局关注的有机统一。这些突破使得TECM-ChI在成本控制、预测精度和跨细胞系适用性方面展现出明显优势。

这项研究的重要意义在于，它不仅提供了染色质互作预测的新范式，更为理解基因调控网络和疾病机制提供了强有力的分析工具。特别是模型展现出的跨细胞系稳定性，为未来大规模生物医学研究奠定了基础。源代码的公开（https://github.com/Fated-2/TECM-ChI.git）更将促进该技术在科研社区的广泛应用。正如作者Yu Chen团队所言，这种整合多维特征的深度学习框架，代表着三维基因组学研究方法学的重要进步。