[陳柏仰] 透過機器學習預測阿拉伯芥調控蛋白的協同與拮抗作用
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QHistone運用機器學習技術預測蛋白質的表觀基因組特徵，並分析蛋白質間的協同及拮抗關係。此工具成功發現許多新的蛋白質互動模式，為植物表觀遺傳研究提供重要參考資源。
我們研究在阿拉伯芥中，調控蛋白如何透過修飾組蛋白來控制基因的表達。我們分析了1500筆染色質免疫沉澱測序（ChIP-seq）的數據，並利用機器學習建立了一個表觀基因組譜，用來預測調控蛋白的功能，從而了解它們在表觀遺傳和基因調控中的角色。
由於調控蛋白之間會相互影響（協同或對抗），我們利用表觀遺傳學結合生物資訊來分析這些蛋白質互動如何影響基因調控。通過比較1000個調控蛋白的表觀基因組譜，我們發現了許多之前未知的蛋白質互動關係，為植物表觀遺傳研究提供重要參考。
為了讓更多植物研究人員能使用這些發現，我們建立了QHistone網站（https://qhistone.paoyang.ipmb.sinica.edu.tw）。即使不熟悉生物資訊的研究人員，也能方便地上傳和分析數據，共同研究表觀遺傳機制。
第一作者謝誌紘來自陳柏仰老師實驗室，他進行數據收集、分析，與網頁工具開發。作者感謝植微所資訊室黃正忠與林煜凱在資訊方面的幫忙。論文已刊載於《自然通訊》(Nature Communications)，研究經費來自中央研究院與國家科學及技術委員會。