論文の概要: Neural representation and generation for RNA secondary structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00925v1
• Date: Mon, 1 Feb 2021 15:49:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-05 07:08:21.710718
• Title: Neural representation and generation for RNA secondary structures
• Title（参考訳）: RNA二次構造体の神経表現と生成
• Authors: Zichao Yan, William L. Hamilton and Mathieu Blanchette
• Abstract要約: 我々の研究は、遺伝子マクロ分子の一種であるRNAの生成とターゲット設計に関するものである。 大規模で複雑な生物学的構造の設計は、専用のグラフベースの深層生成モデリング技術を刺激する。 本稿では,異なるRNA構造を結合して生成するフレキシブルなフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.583976833366384
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Our work is concerned with the generation and targeted design of RNA, a type of genetic macromolecule that can adopt complex structures which influence their cellular activities and functions. The design of large scale and complex biological structures spurs dedicated graph-based deep generative modeling techniques, which represents a key but underappreciated aspect of computational drug discovery. In this work, we investigate the principles behind representing and generating different RNA structural modalities, and propose a flexible framework to jointly embed and generate these molecular structures along with their sequence in a meaningful latent space. Equipped with a deep understanding of RNA molecular structures, our most sophisticated encoding and decoding methods operate on the molecular graph as well as the junction tree hierarchy, integrating strong inductive bias about RNA structural regularity and folding mechanism such that high structural validity, stability and diversity of generated RNAs are achieved. Also, we seek to adequately organize the latent space of RNA molecular embeddings with regard to the interaction with proteins, and targeted optimization is used to navigate in this latent space to search for desired novel RNA molecules.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 細胞活性や機能に影響を及ぼす複雑な構造を組み込むことができる遺伝子マクロ分子の一種であるRNAの生成と設計に関するものである。 大規模で複雑な生物学的構造の設計は、計算薬物発見の重要かつ未承認の側面を表すグラフベースの深層生成モデリング技術に拍車をかけた。 本研究では、異なるRNA構造モダリティの表現と生成の原理を検討し、これらの分子構造とそれらの配列を有意義な潜在空間に融合して生成するための柔軟な枠組みを提案する。 RNA分子構造を深く理解した当社の高度な符号化・復号法は、分子グラフとジャンクションツリー階層上で動作し、RNA構造規則性や折り畳み機構に関する強い誘導バイアスを統合し、生成したRNAの構造的妥当性、安定性、多様性を実現します。 また,タンパク質との相互作用に関して,RNA分子埋め込みの潜伏空間を適切に整理し,この潜伏領域を探索し,新たなRNA分子を探索する目的の最適化も行っている。

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