論文の概要: Profile Prediction: An Alignment-Based Pre-Training Task for Protein Sequence Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00195v1
• Date: Tue, 1 Dec 2020 01:01:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-30 19:34:29.051723
• Title: Profile Prediction: An Alignment-Based Pre-Training Task for Protein Sequence Models
• Title（参考訳）: プロファイル予測:タンパク質配列モデルのアライメントに基づく事前学習タスク
• Authors: Pascal Sturmfels, Jesse Vig, Ali Madani, Nazneen Fatema Rajani
• Abstract要約: タンパク質予測に対する最近のディープラーニングアプローチは、ラベルなしデータによる事前学習が下流タスクに有用な表現をもたらすことを示している。 我々は、複数の配列アライメントから導かれるタンパク質プロファイルを直接予測する、新しい事前学習タスクを導入する。 以上の結果から, タンパク質配列モデルが生物学的に誘発される誘導バイアスの活用の恩恵を受ける可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.483725773928382
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For protein sequence datasets, unlabeled data has greatly outpaced labeled data due to the high cost of wet-lab characterization. Recent deep-learning approaches to protein prediction have shown that pre-training on unlabeled data can yield useful representations for downstream tasks. However, the optimal pre-training strategy remains an open question. Instead of strictly borrowing from natural language processing (NLP) in the form of masked or autoregressive language modeling, we introduce a new pre-training task: directly predicting protein profiles derived from multiple sequence alignments. Using a set of five, standardized downstream tasks for protein models, we demonstrate that our pre-training task along with a multi-task objective outperforms masked language modeling alone on all five tasks. Our results suggest that protein sequence models may benefit from leveraging biologically-inspired inductive biases that go beyond existing language modeling techniques in NLP.
• Abstract（参考訳）: タンパク質配列データセットでは、ラベルなしのデータがラベル付きデータを大幅に上回っている。 タンパク質予測に対する最近のディープラーニングアプローチは、ラベルなしデータによる事前学習が下流タスクに有用な表現をもたらすことを示した。 しかし、最適な事前学習戦略は未解決のままである。 自然言語処理(nlp)からマスクや自己回帰型言語モデリングの形で厳密に借用する代わりに、複数の配列アライメントから派生したタンパク質プロファイルを直接予測する新しい事前学習タスクを導入する。 タンパク質モデルのための標準化された5つの下流タスクのセットを用いて、我々の事前学習タスクとマルチタスク目的タスクが5つのタスクすべてにおいてマスク付き言語モデリングよりも優れていることを示す。 以上の結果から,タンパク質配列モデルは,NLPの既存の言語モデリング技術を超えて生物学的にインスパイアされた誘導バイアスを活用できる可能性が示唆された。

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