論文の概要: A 5' UTR Language Model for Decoding Untranslated Regions of mRNA and Function Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03281v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 03:15:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 19:29:44.563687
• Title: A 5' UTR Language Model for Decoding Untranslated Regions of mRNA and Function Predictions
• Title（参考訳）: 翻訳されていないmRNA領域と関数予測のための5' UTR言語モデル
• Authors: Yanyi Chu, Dan Yu, Yupeng Li, Kaixuan Huang, Yue Shen, Le Cong, Jason Zhang, Mengdi Wang
• Abstract要約: 5' UTRはmRNA分子の開始時の調節領域であり、翻訳過程の調節において重要な役割を担っている。 本稿では,5' UTR の言語モデルを紹介し,それを UTR-LM と呼ぶ。 このモデルは、平均リボソーム負荷を予測するために最大42%、翻訳効率とmRNA発現レベルを予測するために最大60%で、最もよく知られたベンチマークを上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.54284059106283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The 5' UTR, a regulatory region at the beginning of an mRNA molecule, plays a crucial role in regulating the translation process and impacts the protein expression level. Language models have showcased their effectiveness in decoding the functions of protein and genome sequences. Here, we introduced a language model for 5' UTR, which we refer to as the UTR-LM. The UTR-LM is pre-trained on endogenous 5' UTRs from multiple species and is further augmented with supervised information including secondary structure and minimum free energy. We fine-tuned the UTR-LM in a variety of downstream tasks. The model outperformed the best-known benchmark by up to 42% for predicting the Mean Ribosome Loading, and by up to 60% for predicting the Translation Efficiency and the mRNA Expression Level. The model also applies to identifying unannotated Internal Ribosome Entry Sites within the untranslated region and improves the AUPR from 0.37 to 0.52 compared to the best baseline. Further, we designed a library of 211 novel 5' UTRs with high predicted values of translation efficiency and evaluated them via a wet-lab assay. Experiment results confirmed that our top designs achieved a 32.5% increase in protein production level relative to well-established 5' UTR optimized for therapeutics.
• Abstract（参考訳）: 5' UTRはmRNA分子の開始時の調節領域であり、翻訳過程の制御において重要な役割を担い、タンパク質の発現レベルに影響を与える。 言語モデルは、タンパク質およびゲノム配列の機能の復号化においてその効果を示した。 本稿では,5' UTR の言語モデルを導入し,それを UTR-LM と呼ぶ。 UTR-LMは複数の種の内因性5' UTRで事前訓練され、二次構造や最小自由エネルギーを含む教師付き情報によってさらに増強される。 UTR-LMを様々な下流タスクで微調整した。 このモデルは、平均リボソーム負荷を予測するために最大42%、翻訳効率とmRNA発現レベルを予測するために最大60%で、最もよく知られたベンチマークを上回った。 このモデルはまた、未翻訳領域内で未記載のリボソームエントリサイトを識別し、最高のベースラインに比べてAUPRを0.37から0.52に改善する。 さらに,翻訳効率の予測値の高い211個の新規5' UTRのライブラリを設計し,ウェットラブ法による評価を行った。 実験の結果, 治療に最適化された5' UTRと比較して, トップデザインのタンパク質生産量は32.5%増加した。

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