論文の概要: Few Shot Protein Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01168v1
• Date: Sun, 3 Apr 2022 22:14:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-06 05:50:18.056383
• Title: Few Shot Protein Generation
• Title（参考訳）: わずかなショットタンパク質生成
• Authors: Soumya Ram and Tristan Bepler
• Abstract要約: マルチシークエンスアライメント(MSA)で表されるタンパク質ファミリーに条件付けられたタンパク質配列の生成モデルであるMSA-to-タンパク質トランスフォーマーについて述べる。 タンパク質ファミリーの生成モデルを学習するための既存のアプローチとは異なり、MSA-to-タンパク質トランスフォーマー条件は、多重配列アライメントの学習エンコーディングを直接生成する。 我々の生成的アプローチは、エピスタシスとインデルを正確にモデル化し、他のアプローチとは異なり、正確な推論と効率的なサンプリングを可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7210697296108926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present the MSA-to-protein transformer, a generative model of protein sequences conditioned on protein families represented by multiple sequence alignments (MSAs). Unlike existing approaches to learning generative models of protein families, the MSA-to-protein transformer conditions sequence generation directly on a learned encoding of the multiple sequence alignment, circumventing the need for fitting dedicated family models. By training on a large set of well-curated multiple sequence alignments in Pfam, our MSA-to-protein transformer generalizes well to protein families not observed during training and outperforms conventional family modeling approaches, especially when MSAs are small. Our generative approach accurately models epistasis and indels and allows for exact inference and efficient sampling unlike other approaches. We demonstrate the protein sequence modeling capabilities of our MSA-to-protein transformer and compare it with alternative sequence modeling approaches in comprehensive benchmark experiments.
• Abstract（参考訳）: MSA-to- Protein Transformerは、多列配列アライメント(MSA)で表されるタンパク質ファミリーに条件付けられたタンパク質配列の生成モデルである。 タンパク質ファミリーの生成モデルを学ぶ既存のアプローチとは異なり、msa-タンパク質トランスフォーマーは複数の配列アライメントの学習されたエンコーディングに基づいて配列生成し、専用のファミリーモデルへの適合を回避している。 MSA-to-タンパク質トランスフォーマーは,Pfamにおける多列配列の多列配列の訓練により,訓練中に観察されていないタンパク質ファミリーを一般化し,特にMSAが小さい場合には,従来のファミリーモデリング手法より優れる。 我々の生成的アプローチは、エピスタシスやインデルを正確にモデル化し、他のアプローチとは異なり、正確な推論と効率的なサンプリングを可能にします。 MSA-to- Protein変換器のタンパク質配列モデリング能力を実証し、包括的なベンチマーク実験において代替配列モデリング手法と比較する。

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