論文の概要: PhyloTransformer: A Discriminative Model for Mutation Prediction Based
on a Multi-head Self-attention Mechanism
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01969v1
- Date: Wed, 3 Nov 2021 01:30:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-04 14:02:44.589899
- Title: PhyloTransformer: A Discriminative Model for Mutation Prediction Based
on a Multi-head Self-attention Mechanism
- Title（参考訳）: Phylo Transformer:マルチヘッド自己注意機構に基づく突然変異予測の判別モデル
- Authors: Yingying Wu, Shusheng Xu, Shing-Tung Yau, Yi Wu
- Abstract要約: 重症急性呼吸器症候群ウイルス2(SARS-CoV-2)は10/19/21で219万人が感染し、死亡率は3.6%となっている。
そこで我々は,トランスフォーマーを用いた識別モデルであるPhylo Transformerを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.468453827172477
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has caused an
ongoing pandemic infecting 219 million people as of 10/19/21, with a 3.6%
mortality rate. Natural selection can generate favorable mutations with
improved fitness advantages; however, the identified coronaviruses may be the
tip of the iceberg, and potentially more fatal variants of concern (VOCs) may
emerge over time. Understanding the patterns of emerging VOCs and forecasting
mutations that may lead to gain of function or immune escape is urgently
required. Here we developed PhyloTransformer, a Transformer-based
discriminative model that engages a multi-head self-attention mechanism to
model genetic mutations that may lead to viral reproductive advantage. In order
to identify complex dependencies between the elements of each input sequence,
PhyloTransformer utilizes advanced modeling techniques, including a novel Fast
Attention Via positive Orthogonal Random features approach (FAVOR+) from
Performer, and the Masked Language Model (MLM) from Bidirectional Encoder
Representations from Transformers (BERT). PhyloTransformer was trained with
1,765,297 genetic sequences retrieved from the Global Initiative for Sharing
All Influenza Data (GISAID) database. Firstly, we compared the prediction
accuracy of novel mutations and novel combinations using extensive baseline
models; we found that PhyloTransformer outperformed every baseline method with
statistical significance. Secondly, we examined predictions of mutations in
each nucleotide of the receptor binding motif (RBM), and we found our
predictions were precise and accurate. Thirdly, we predicted modifications of
N-glycosylation sites to identify mutations associated with altered
glycosylation that may be favored during viral evolution. We anticipate that
PhyloTransformer may guide proactive vaccine design for effective targeting of
future SARS-CoV-2 variants.
- Abstract（参考訳）: 重症急性呼吸器症候群ウイルス2(SARS-CoV-2)は10/19/21で219万人が感染し、死亡率は3.6%となっている。
しかし、特定されたウイルスは氷山の一角であり、潜在的に致命的な種類の懸念(VOC)が時間とともに出現する可能性がある。
出現するVOCのパターンを理解し、機能の獲得や免疫的脱出につながる可能性のある突然変異を予測することが急務である。
そこで我々は遺伝子変異をモデル化するために多頭自己付着機構を組み込んだトランスフォーマによる識別モデルであるphylotransformerを開発した。
入力シーケンスの各要素間の複雑な依存関係を識別するために、Phylo TransformerはPerformerからの新しいFast Attention Via positive Orthogonal Random Feature approach (FAVOR+)、Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)からのMasked Language Model (MLM)など、高度なモデリング技術を使用している。
PhyloTransformerはGISAID(Global Initiative for Sharing All Influenza Data)データベースから取得した1,765,297の遺伝子配列で訓練された。
まず,新しい変異と新しい組み合わせの予測精度を広範なベースラインモデルを用いて比較したところ,PhyloTransformerはすべてのベースライン法で統計的に優れていた。
次に、受容体結合モチーフ(rbm)の各ヌクレオチドの変異の予測について検討し、その予測が正確かつ正確であることを見出した。
第3に,N-グリコシル化部位の変異を予測し,ウイルスの進化に好適な変異を同定した。
我々はPhyloTransformerが将来のSARS-CoV-2変異体を効果的に標的としたプロアクティブワクチン設計を導くことを期待する。
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