論文の概要: GeneMask: Fast Pretraining of Gene Sequences to Enable Few-Shot Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15933v1
- Date: Sat, 29 Jul 2023 09:17:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-01 18:47:30.798788
- Title: GeneMask: Fast Pretraining of Gene Sequences to Enable Few-Shot Learning
- Title（参考訳）: GeneMask: 短いショット学習を可能にする遺伝子配列の高速事前学習
- Authors: Soumyadeep Roy, Jonas Wallat, Sowmya S Sundaram, Wolfgang Nejdl, Niloy
Ganguly
- Abstract要約: 本稿では,遺伝子配列のトレーニングのための新しいマスキングアルゴリズムであるGeneMaskを提案する。
我々は、GeneMaskをベースとしたモデルが、4つのベンチマーク遺伝子配列分類データセット上でSOTAモデル(DNABertとLOGO)を大幅に上回っていることを観察した。
また,トップランクのPMIトークンと保存DNAシークエンスモチーフとの強い相関関係も観察した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.24044777484094
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large-scale language models such as DNABert and LOGO aim to learn optimal
gene representations and are trained on the entire Human Reference Genome.
However, standard tokenization schemes involve a simple sliding window of
tokens like k-mers that do not leverage any gene-based semantics and thus may
lead to (trivial) masking of easily predictable sequences and subsequently
inefficient Masked Language Modeling (MLM) training. Therefore, we propose a
novel masking algorithm, GeneMask, for MLM training of gene sequences, where we
randomly identify positions in a gene sequence as mask centers and locally
select the span around the mask center with the highest Normalized Pointwise
Mutual Information (NPMI) to mask. We observe that in the absence of
human-understandable semantics in the genomics domain (in contrast, semantic
units like words and phrases are inherently available in NLP), GeneMask-based
models substantially outperform the SOTA models (DNABert and LOGO) over four
benchmark gene sequence classification datasets in five few-shot settings (10
to 1000-shot). More significantly, the GeneMask-based DNABert model is trained
for less than one-tenth of the number of epochs of the original SOTA model. We
also observe a strong correlation between top-ranked PMI tokens and conserved
DNA sequence motifs, which may indicate the incorporation of latent genomic
information. The codes (including trained models) and datasets are made
publicly available at https://github.com/roysoumya/GeneMask.
- Abstract（参考訳）: DNABertやLOGOといった大規模言語モデルは、最適な遺伝子表現を学習することを目的としており、ヒト参照ゲノム全体をトレーニングしている。
しかしながら、標準的なトークン化スキームは、k-merのような単純なトークンのスライディングウィンドウを含んでおり、遺伝子ベースのセマンティクスを一切利用せず、容易に予測可能なシーケンスを(簡単な)マスキングし、その後に非効率なマスケッド言語モデリング(MLM)のトレーニングに繋がる可能性がある。
そこで,我々は遺伝子配列の位置をランダムにマスセンタとして同定し,最も高い正規化ポイントワイズ相互情報(npmi)を用いてマスセンタ周辺のスパンを局所的に選択するmlm学習のための新しいマスキングアルゴリズムであるgenemaskを提案する。
ゲノミクス領域に人間の理解可能な意味論がない(対照的に、単語やフレーズのような意味単位がNLPで本質的に利用可能である)場合、GeneMaskベースのモデルは、4つのベンチマーク遺伝子配列分類データセット(10から1000ショット)でSOTAモデル(DNABertとLOGO)を大幅に上回っている。
さらに、GeneMaskベースのDNABertモデルは、オリジナルのSOTAモデルのエポック数の10分の1以下で訓練されている。
また,最上位のPMIトークンと保存DNAシークエンスモチーフとの相関が強く,潜伏したゲノム情報の取り込みを示す可能性がある。
トレーニングされたモデルを含む)コードとデータセットはhttps://github.com/roysoumya/GeneMask.comで公開されている。
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