論文の概要: Learned Indexing in Proteins: Substituting Complex Distance Calculations
with Embedding and Clustering Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08910v1
- Date: Thu, 18 Aug 2022 15:22:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-19 14:16:05.352082
- Title: Learned Indexing in Proteins: Substituting Complex Distance Calculations
with Embedding and Clustering Techniques
- Title（参考訳）: タンパク質の学習インデクシング:埋め込みとクラスタリングによる複素距離計算の構成
- Authors: Jaroslav O\v{l}ha, Ter\'ezia Slanin\'akov\'a, Martin Gendiar, Matej
Antol, Vlastislav Dohnal
- Abstract要約: 著者らは3次元タンパク質構造探索の複雑な問題に対する軽量な解法を提案する。
この解は、(i)3次元タンパク質の構造情報の非常にコンパクトなベクトルへの変換、(ii)これらのベクトルをグループ化し、類似したオブジェクトの所定の個数を返すことでクエリに応答する確率モデルの使用、(iii)基本ベクトル距離関数を適用して結果を洗練する最終的なフィルタリングステップからなる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.239917051803691
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite the constant evolution of similarity searching research, it continues
to face the same challenges stemming from the complexity of the data, such as
the curse of dimensionality and computationally expensive distance functions.
Various machine learning techniques have proven capable of replacing elaborate
mathematical models with combinations of simple linear functions, often gaining
speed and simplicity at the cost of formal guarantees of accuracy and
correctness of querying.
The authors explore the potential of this research trend by presenting a
lightweight solution for the complex problem of 3D protein structure search.
The solution consists of three steps -- (i) transformation of 3D protein
structural information into very compact vectors, (ii) use of a probabilistic
model to group these vectors and respond to queries by returning a given number
of similar objects, and (iii) a final filtering step which applies basic vector
distance functions to refine the result.
- Abstract（参考訳）: 類似性探索研究の絶え間ない進化にもかかわらず、次元性の呪いや計算コストのかかる距離関数など、データの複雑さに起因する同じ課題に直面し続けている。
様々な機械学習技術は、複雑な数学的モデルを単純な線形関数の組み合わせに置き換えることが証明されており、クエリの正確さと正確さの保証を犠牲にして、しばしばスピードと単純さを得る。
著者らは3次元タンパク質構造探索の複雑な問題に対する軽量な解を提示することにより,この研究動向の可能性を探る。
解法は3つのステップからなる。
i) 3次元タンパク質構造情報の非常にコンパクトなベクトルへの変換
(ii)これらのベクトルをグループ化し、所定の数の類似オブジェクトを返してクエリに応答するための確率モデルの使用、及び
(iii) 基礎ベクトル距離関数を適用して結果を洗練する最終フィルタリングステップ。
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