澳门理工大学人工智能解析DNA甲基化研究成果获国际顶尖期刊《自然通讯》刊登
澳门理工大学机器翻译暨人工智能应用技术教育部工程研究中心教授魏乐义及研究团队，在运用人工智能解析DNA甲基化调控规律方面取得新进展，相关研究成果以“Decoding the Sequence Determinants of Locus-Specific DNA Methylation Across Human Tissues”为题，于国际顶尖学术期刊《Nature Communications》上刊登。研究团队提出深度学习框架Melody，能够成功预测39种人类细胞类型的DNA甲基化图谱，并进一步分析遗传变异对甲基化的影响。研究成果为理解基因组序列、细胞状态与人类表观遗传调控之间的关系提供了新的人工智能工具。
DNA甲基化是调控基因表达、细胞分化和维持基因组稳定性的重要表观遗传修饰，其异常变化与癌症、神经系统疾病及代谢综合症等多种疾病密切相关。为解析特定位点甲基化状态与DNA序列及细胞环境之间的关系，研究团队研发了Melody模型。该模型以10kb基因组序列为输入，通过卷积编码器、解码器及多任务学习，同时预测单堿基分辨率的甲基化水平、每个100bp区域的平均甲基化水平和CpG数量，从而整合局部与远距离序列信息。团队还构建了Melody-ST、Melody-MT和Melody-G三种模型，分别用於单一细胞类型、多种细胞类型及未见细胞类型的甲基化预测。
在39个DNA甲基化数据集上测试，Melody在全染色体、低甲基化区域及细胞类型特异区域等多类任务中取得出色结果，在相关性指标上较现有方法平均相对提升约17%。研究结果还显示，约10kb的输入序列能够在获取充分调控信息与减少冗余序列之间取得较好平衡。除甲基化图谱预测外，Melody还可用于评估遗传变异对甲基化的影响，并通过对282种转录因子基序开展计算扰动分析，揭示其作用强度和组织特异性。研究团队进一步将单细胞RNA测序基础模型生成的细胞状态信息引入Melody-G，使其在5种训练阶段未见的细胞类型中，预测表现较基线模型最高提升10.1%，展现出良好的跨细胞类型泛化能力。
《Nature Communications》由英国Nature Portfolio出版，旨在展示生命科学、健康、物理、化学、地球及社会科学等领域的重要突破。该学术期刊属JCR一区，2025年影响因子为18.1，5年影响因子为18.9，属中科院一区TOP期刊。本研究获国家自然科学基金委员会青年科学基金项目（B类）（原优秀青年科学基金）资助。研究内容全文可浏览：https://www.nature.com/articles/s41467-026-76744-5。
