論文の概要: DNAGPT: A Generalized Pretrained Tool for Multiple DNA Sequence Analysis Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05628v1
• Date: Tue, 11 Jul 2023 06:30:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-07-13 15:58:25.951854
• Title: DNAGPT: A Generalized Pretrained Tool for Multiple DNA Sequence Analysis Tasks
• Title（参考訳）: DNAGPT: 複数のDNA配列解析タスクのための汎用事前訓練ツール
• Authors: Daoan Zhang, Weitong Zhang, Bing He, Jianguo Zhang, Chenchen Qin, Jianhua Yao
• Abstract要約: 9種の塩基対から100億以上の塩基対を事前学習した基礎モデルであるDNAGPTを提示する。 我々のモデルは同時にDNA配列と番号を処理または出力することができる。 我々は、DNAGPTが事前学習の恩恵を受けており、従って、ダウンストリームタスクにパフォーマンス向上をもたらすことを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.618208408262566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The success of the GPT series proves that GPT can extract general information from sequences, thereby benefiting all downstream tasks. This motivates us to use pre-trained models to explore the hidden information in DNA sequences. However, data and task requirements in DNA sequence analysis are complexity and diversity as DNA relevant data includes different types of information, such as sequences, expression levels, etc, while there is currently no model specifically designed for these characteristics. Hereby, we present DNAGPT, a generalized foundation model pre-trained on over 10 billion base pairs from 9 species which can be fine-tuned for any DNA sequence analysis task. Our model can simultaneously process or output DNA sequences and numbers. In addition, our unique token design allows users to design prompts according to their own task requirements, making it applicable to any type of task. We have evaluated our model on classification, regression, and generation tasks. We demonstrate that DNAGPT benefits from pre-training, and therefore can bring performance gains to any downstream task. Our model is not only a new attempt in the field of genomes analysis, but also provides a new direction for the application of foundation models in biology.
• Abstract（参考訳）: GPTシリーズの成功は、GPTがシーケンスから一般的な情報を抽出できることを証明している。 これは、事前訓練されたモデルを使用して、DNA配列に隠された情報を探索する動機となります。 しかし、dna配列解析におけるデータとタスクの要件は、dnaに関連するデータにはシーケンス、発現レベルなどの異なる種類の情報が含まれているため、複雑さと多様性である。 そこで我々は、9種から100億以上の塩基対を前もって訓練した汎用基礎モデルであるdnagpt(dnagpt)を提案する。 我々のモデルは同時にDNA配列と番号を処理または出力することができる。 さらに、我々のユニークなトークンデザインにより、ユーザーは自身のタスク要求に応じてプロンプトを設計でき、あらゆる種類のタスクに適用できる。 我々は,分類,回帰,生成タスクに関するモデルを評価した。 我々は,dnagptが事前学習の利点を享受し,ダウンストリームタスクにパフォーマンス向上をもたらすことを実証する。 我々のモデルはゲノム解析の分野での新しい試みであるだけでなく、生物学における基礎モデルの適用に新たな方向性を与えている。

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