論文の概要: Benchmarking Machine Learning Robustness in Covid-19 Genome Sequence Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08898v1
• Date: Mon, 18 Jul 2022 19:16:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 14:32:44.717977
• Title: Benchmarking Machine Learning Robustness in Covid-19 Genome Sequence Classification
• Title（参考訳）: Covid-19ゲノム配列分類におけるロバストネスのベンチマーク
• Authors: Sarwan Ali, Bikram Sahoo, Alexander Zelikovskiy, Pin-Yu Chen, Murray Patterson
• Abstract要約: 我々は、IlluminaやPacBioといった一般的なシークエンシングプラットフォームのエラープロファイルを模倣するために、SARS-CoV-2ゲノム配列を摂動する方法をいくつか紹介する。 シミュレーションに基づくいくつかのアプローチは、入力シーケンスに対する特定の敵攻撃に対する特定の埋め込み手法に対して、他の手法よりも堅牢(かつ正確)であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.81283748940696
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid spread of the COVID-19 pandemic has resulted in an unprecedented amount of sequence data of the SARS-CoV-2 genome -- millions of sequences and counting. This amount of data, while being orders of magnitude beyond the capacity of traditional approaches to understanding the diversity, dynamics, and evolution of viruses is nonetheless a rich resource for machine learning (ML) approaches as alternatives for extracting such important information from these data. It is of hence utmost importance to design a framework for testing and benchmarking the robustness of these ML models. This paper makes the first effort (to our knowledge) to benchmark the robustness of ML models by simulating biological sequences with errors. In this paper, we introduce several ways to perturb SARS-CoV-2 genome sequences to mimic the error profiles of common sequencing platforms such as Illumina and PacBio. We show from experiments on a wide array of ML models that some simulation-based approaches are more robust (and accurate) than others for specific embedding methods to certain adversarial attacks to the input sequences. Our benchmarking framework may assist researchers in properly assessing different ML models and help them understand the behavior of the SARS-CoV-2 virus or avoid possible future pandemics.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックが急速に拡大し、SARS-CoV-2ゲノムの配列データ(数百万の配列と数)が前例のない量になった。 このようなデータの量は、ウイルスの多様性、ダイナミクス、進化を理解するための従来のアプローチの能力を超えるものの、これらのデータからそのような重要な情報を抽出する代替手段として機械学習(ML)アプローチの豊富なリソースである。 したがって、これらのMLモデルの堅牢性をテストするためのフレームワークを設計することが最も重要である。 本稿では,生物配列を誤りでシミュレートすることで,MLモデルのロバスト性を評価するための最初の試みを行う。 本稿では、IlluminaやPacBioといった一般的なシークエンシングプラットフォームのエラープロファイルを模倣するために、SARS-CoV-2ゲノム配列を摂動する方法をいくつか紹介する。 シミュレーションに基づくいくつかのアプローチは、入力シーケンスに対する特定の敵攻撃に対する特定の埋め込み手法に対して、他のモデルよりも堅牢(かつ正確)であることを示す。 我々のベンチマークフレームワークは、研究者がさまざまなMLモデルを適切に評価し、SARS-CoV-2ウイルスの挙動を理解するのに役立つかもしれない。

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