論文の概要: Linear-scaling kernels for protein sequences and small molecules
outperform deep learning while providing uncertainty quantitation and
improved interpretability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03294v2
- Date: Fri, 23 Jun 2023 17:06:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-26 17:14:38.172803
- Title: Linear-scaling kernels for protein sequences and small molecules
outperform deep learning while providing uncertainty quantitation and
improved interpretability
- Title（参考訳）: タンパク質配列と小分子の線形スケーリング核は不確かさの定量化と解釈性の向上を提供しながらディープラーニングよりも優れている
- Authors: Jonathan Parkinson and Wei Wang
- Abstract要約: 我々はGPモデルと高速畳み込みカーネルに適合する効率的でスケーラブルなアプローチを開発した。
xGPRと呼ばれるオープンソースのPythonライブラリを構築することで、これらの改善を実現しています。
xGPRは一般に、タンパク質や小分子の重要な性質を予測する上で、畳み込みニューラルネットワークよりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.623232537411766
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Gaussian process (GP) is a Bayesian model which provides several advantages
for regression tasks in machine learning such as reliable quantitation of
uncertainty and improved interpretability. Their adoption has been precluded by
their excessive computational cost and by the difficulty in adapting them for
analyzing sequences (e.g. amino acid and nucleotide sequences) and graphs (e.g.
ones representing small molecules). In this study, we develop efficient and
scalable approaches for fitting GP models as well as fast convolution kernels
which scale linearly with graph or sequence size. We implement these
improvements by building an open-source Python library called xGPR. We compare
the performance of xGPR with the reported performance of various deep learning
models on 20 benchmarks, including small molecule, protein sequence and tabular
data. We show that xGRP achieves highly competitive performance with much
shorter training time. Furthermore, we also develop new kernels for sequence
and graph data and show that xGPR generally outperforms convolutional neural
networks on predicting key properties of proteins and small molecules.
Importantly, xGPR provides uncertainty information not available from typical
deep learning models. Additionally, xGPR provides a representation of the input
data that can be used for clustering and data visualization. These results
demonstrate that xGPR provides a powerful and generic tool that can be broadly
useful in protein engineering and drug discovery.
- Abstract（参考訳）: ガウス過程(gaussian process, gp)は、不確実性の信頼できる定量化や解釈性の向上など、機械学習における回帰タスクにいくつかの利点を提供するベイズモデルである。
彼らの採用は、計算コストの過大さや、配列(アミノ酸やヌクレオチド配列など)やグラフ(小さな分子を表すものなど)の解析への適応の難しさによって先延ばしになっている。
本研究では,グラフやシーケンスサイズに線形にスケールする高速畳み込みカーネルと同様に,gpモデルに適合する効率的かつスケーラブルな手法を開発した。
xGPRと呼ばれるオープンソースのPythonライブラリを構築することで、これらの改善を実現しています。
本研究では,小分子,タンパク質配列,表データなど20種類のベンチマークにおいて,xgprの性能と各種ディープラーニングモデルの性能を比較した。
我々は,xGRPがより短いトレーニング時間で高い競争性能を発揮することを示す。
さらに、配列データとグラフデータのための新しいカーネルを開発し、xGPRがタンパク質や小分子のキー特性を予測するために畳み込みニューラルネットワークよりも一般的に優れていることを示す。
重要なことは、xGPRは典型的なディープラーニングモデルから入手できない不確実な情報を提供する。
さらにxGPRは、クラスタリングやデータの視覚化に使用できる入力データの表現を提供する。
これらの結果は、xGPRがタンパク質工学や薬物発見に広く役立つ強力で汎用的なツールを提供することを示した。
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