論文の概要: Diffusion Models in Bioinformatics: A New Wave of Deep Learning Revolution in Action

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10907v1
• Date: Mon, 13 Feb 2023 15:37:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-26 13:42:20.951937
• Title: Diffusion Models in Bioinformatics: A New Wave of Deep Learning Revolution in Action
• Title（参考訳）: バイオインフォマティクスにおける拡散モデル--deep learning revolution in actionの新しい波
• Authors: Zhiye Guo, Jian Liu, Yanli Wang, Mengrui Chen, Duolin Wang, Dong Xu, Jianlin Cheng
• Abstract要約: 近年、拡散モデルが最も強力な生成モデルの一つとして出現している。 本稿では,バイオインフォマティクスにおける拡散モデルの適用について概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.800622727133252
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Denoising diffusion models have emerged as one of the most powerful generative models in recent years. They have achieved remarkable success in many fields, such as computer vision, natural language processing (NLP), and bioinformatics. Although there are a few excellent reviews on diffusion models and their applications in computer vision and NLP, there is a lack of an overview of their applications in bioinformatics. This review aims to provide a rather thorough overview of the applications of diffusion models in bioinformatics to aid their further development in bioinformatics and computational biology. We start with an introduction of the key concepts and theoretical foundations of three cornerstone diffusion modeling frameworks (denoising diffusion probabilistic models, noise-conditioned scoring networks, and stochastic differential equations), followed by a comprehensive description of diffusion models employed in the different domains of bioinformatics, including cryo-EM data enhancement, single-cell data analysis, protein design and generation, drug and small molecule design, and protein-ligand interaction. The review is concluded with a summary of the potential new development and applications of diffusion models in bioinformatics.
• Abstract（参考訳）: 近年、拡散モデルが最も強力な生成モデルの一つとして出現している。 コンピュータビジョン、自然言語処理(NLP)、バイオインフォマティクスなど、多くの分野で大きな成功を収めている。 拡散モデルとそのコンピュータビジョンおよびNLPへの応用に関する優れたレビューはいくつかあるが、バイオインフォマティクスにおけるそれらの応用の概要は乏しい。 バイオインフォマティクスにおける拡散モデルの応用を概観し、バイオインフォマティクスと計算生物学のさらなる発展を支援することを目的としている。 We start with an introduction of the key concepts and theoretical foundations of three cornerstone diffusion modeling frameworks (denoising diffusion probabilistic models, noise-conditioned scoring networks, and stochastic differential equations), followed by a comprehensive description of diffusion models employed in the different domains of bioinformatics, including cryo-EM data enhancement, single-cell data analysis, protein design and generation, drug and small molecule design, and protein-ligand interaction. バイオインフォマティクスにおける拡散モデルの新たな展開と応用について概説した。

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