近日，我校计算机科学与技术学科李爱民副教授课题组在生物信息学领域取得重要进展，提出一个两阶段框架，通过灵活组合多种表观遗传信号准确预测DNA中增强子。第一阶段设计混合KAN模型，整合各种基础分类器结果，并采用Kolmogorov-Arnold网络为元分类器，基于多个表观遗传信号灵活组合预测增强子。第二阶段设计堆叠自动模型，使用DNABERT-2提取序列特征，并基于堆叠策略和AutoGluon框架定位增强子。该框架可灵活利用多种表观遗传信号组合预测和定位增强子。

 

上述研究成果近日在生物信息学领域国际顶级期刊《Bioinformatics》上正式发表。论文第一作者和通讯作者为李爱民，论文第二作者为我校计算机科学与技术学科硕士生周昊田。该期刊为领域内权威学术平台，该成果的发表标志着我校在生物信息学基础研究方面取得新进展，获得国际学术界的高度认可。

该研究成果获得了国家自然科学基金（No. 62120106011）等项目的资助。

《Bioinformatics》是CCF A类推荐期刊，生物信息学的顶级期刊之一。近五年平均影响因子为7.5，最新影响因子5.5。

论文链接：https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaf441

https://academic.oup.com/bioinformatics/article/42/1/btaf441/8232719

李爱民，西安理工大学计算机科学与工程学院副教授、硕士生导师，西安电子科技大学博士。主要研究方向包括计算生物信息学、医学影像分析、时序数据分析等。以第一作者或共同第一作者发表SCI论文16篇，其中，1篇CCF A类顶刊论文，2篇一区Top期刊论文，1篇二区Top期刊论文，1篇高被引论文（被引用超670次）。授权国家发明专利8项（第一发明人）。获省部级科技二等奖1项、厅局级科技二等奖3项。指导学生科技竞赛获国家级二等奖1项，国家级三等奖3项，国家级大创项目1项。参编专著2部。被评为校级优秀共产党员、优秀班主任、优秀本科生导师、优秀毕业设计导师。