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RNA N6-methyladenosine（m6A）是一種關鍵的表觀遺傳修飾，與水稻的生長發育和應激反應密切相關。m6A的準確識別是揭示表型調控和分子機制的基礎，直接關系到精準水稻育種與改良。然而，針對水稻m6A不定長序列，采用最大長度填充的方式會導致信息稀疏和無效填充，降低了特征提取的準確率。因此，針對這一研究方向，20級博士生劉夢雅同學提出了一種新型的深度學習框架MFDm6ARice，通過設計的多核特征融合模塊和下采樣殘差特征嵌入模塊進行水稻m6A位點預測。實驗結果表明，MFDm6ARice在交叉驗證及獨立測試集上優于對比方法，具有良好的魯棒性和泛化能力，并在玉米m6A的應用中展現了良好的可擴展性。

2024年11月28日，相關研究工作，"Multi-kernel feature extraction with dynamic fusion and downsampled residual feature embedding for predicting rice RNA N6-methyladenine sites"，被《Briefings in Bioinformatics》錄用。該期刊是國際知名的生物信息學領域的學術性刊物，主要關注生物信息學和計算生物學的研究進展，涵蓋生物信息學各個方面，包括數據分析、算法開發、人工智能與機器學習在生物學中的應用等。2024年期刊影響因子是6.8，中科院SCI期刊分區中數學與計算生物學方向的一區期刊，被選為該領域的Top期刊。