Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised language models for disease variant prediction

論文の概要: Unsupervised language models for disease variant prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03979v1
Date: Wed, 7 Dec 2022 22:28:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-09 16:26:28.469785
Title: Unsupervised language models for disease variant prediction
Title（参考訳）: 疾患変異予測のための教師なし言語モデル
Authors: Allan Zhou, Nicholas C. Landolfi, Daniel C. O'Neill
Abstract要約: 広い配列のデータセットで訓練された1つのタンパク質LMは、あらゆる遺伝子変異ゼロショットに対して病原性を評価することができる。臨床的にラベル付けされた疾患関連遺伝子の変異について評価すると,その評価性能は最先端技術に匹敵することがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6942566104432886
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: There is considerable interest in predicting the pathogenicity of protein variants in human genes. Due to the sparsity of high quality labels, recent approaches turn to \textit{unsupervised} learning, using Multiple Sequence Alignments (MSAs) to train generative models of natural sequence variation within each gene. These generative models then predict variant likelihood as a proxy to evolutionary fitness. In this work we instead combine this evolutionary principle with pretrained protein language models (LMs), which have already shown promising results in predicting protein structure and function. Instead of training separate models per-gene, we find that a single protein LM trained on broad sequence datasets can score pathogenicity for any gene variant zero-shot, without MSAs or finetuning. We call this unsupervised approach \textbf{VELM} (Variant Effect via Language Models), and show that it achieves scoring performance comparable to the state of the art when evaluated on clinically labeled variants of disease-related genes.
Abstract（参考訳）: ヒト遺伝子におけるタンパク質変異の病原性を予測することにかなりの関心がある。高品質なラベルの広さのため、近年のアプローチでは、複数のシーケンスアライメント(MSA)を使用して、各遺伝子内の自然配列の変化の生成モデルを訓練している。これらの生成モデルは、進化的適合性の代用として変種確率を予測する。この研究では、この進化原理と事前訓練されたタンパク質言語モデル(LM)を組み合わせ、すでにタンパク質の構造と機能を予測する有望な結果を示している。遺伝子ごとに異なるモデルを訓練する代わりに、広い配列のデータセットで訓練された単一のタンパク質lmは、msaや微調整なしで、あらゆる遺伝子変異ゼロショットの病原性を決定することができる。この非教師なしアプローチを \textbf{velm} (言語モデルによる可変効果) と呼び, 臨床的にラベル付けされた疾患関連遺伝子の変異について評価すると, 技術水準に匹敵するスコアリング性能が得られることを示した。

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