論文の概要: Accelerating Bayesian Optimization for Biological Sequence Design with Denoising Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12742v1
• Date: Wed, 23 Mar 2022 21:58:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 13:24:56.962599
• Title: Accelerating Bayesian Optimization for Biological Sequence Design with Denoising Autoencoders
• Title（参考訳）: Denoising Autoencodersを用いた生物配列設計のためのベイズ最適化の高速化
• Authors: Samuel Stanton, Wesley Maddox, Nate Gruver, Phillip Maffettone, Emily Delaney, Peyton Greenside, Andrew Gordon Wilson
• Abstract要約: 我々は,識別可能なマルチタスクガウスプロセスヘッドを用いて,デノナイズドオートエンコーダを共同で訓練する手法を開発した。 我々はZINCデータセットに基づく小分子上でLaMBOを評価し,蛍光タンパク質をターゲットとした新しい大規模分子タスクを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.550684606186884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bayesian optimization is a gold standard for query-efficient continuous optimization. However, its adoption for drug and antibody sequence design has been hindered by the discrete, high-dimensional nature of the decision variables. We develop a new approach (LaMBO) which jointly trains a denoising autoencoder with a discriminative multi-task Gaussian process head, enabling gradient-based optimization of multi-objective acquisition functions in the latent space of the autoencoder. These acquisition functions allow LaMBO to balance the explore-exploit trade-off over multiple design rounds, and to balance objective tradeoffs by optimizing sequences at many different points on the Pareto frontier. We evaluate LaMBO on a small-molecule task based on the ZINC dataset and introduce a new large-molecule task targeting fluorescent proteins. In our experiments, LaMBO outperforms genetic optimizers and does not require a large pretraining corpus, demonstrating that Bayesian optimization is practical and effective for biological sequence design.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化はクエリ効率の高い連続最適化のための金の標準である。 しかし、薬品および抗体配列設計への採用は、決定変数の離散的で高次元的な性質によって妨げられている。 本稿では,自動エンコーダの潜在空間における多目的獲得関数の勾配に基づく最適化を実現するため,識別型マルチタスクガウスプロセスヘッドで自動エンコーダを協調訓練する手法(LaMBO)を開発した。 これらの獲得機能により、LaMBOは複数の設計ラウンドにおける探索・探索トレードオフのバランスをとることができ、Paretoフロンティア上の多くの異なる点におけるシーケンスを最適化することで、客観的トレードオフのバランスをとることができる。 我々は,ZINCデータセットに基づく小分子タスクでLaMBOを評価し,蛍光タンパク質をターゲットとした新しい大規模分子タスクを導入する。 我々の実験では、LaMBOは遺伝的オプティマイザよりも優れており、大きな事前学習コーパスを必要としないため、ベイズ最適化は生物学的配列設計において実用的で効果的であることを示す。

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