論文の概要: Latent Diffusion Model for DNA Sequence Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06150v1
- Date: Mon, 9 Oct 2023 20:58:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-11 21:38:39.911843
- Title: Latent Diffusion Model for DNA Sequence Generation
- Title(参考訳): DNA配列生成のための潜時拡散モデル
- Authors: Zehui Li, Yuhao Ni, Tim August B. Huygelen, Akashaditya Das, Guoxuan
Xia, Guy-Bart Stan, Yiren Zhao
- Abstract要約: 離散DNA配列生成に適した新しい潜伏拡散モデル DiscDiff を提案する。
離散DNA配列をオートエンコーダを用いて連続潜伏空間に埋め込むことで、離散データの生成に連続拡散モデルの強力な生成能力を活用できる。
我々は15種から150Kのプロモーター遺伝子配列の包括的クロス種データセットを寄贈し、ゲノム学における将来的な遺伝子モデリングのための資源を充実させた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.194506374366898
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The harnessing of machine learning, especially deep generative models, has
opened up promising avenues in the field of synthetic DNA sequence generation.
Whilst Generative Adversarial Networks (GANs) have gained traction for this
application, they often face issues such as limited sample diversity and mode
collapse. On the other hand, Diffusion Models are a promising new class of
generative models that are not burdened with these problems, enabling them to
reach the state-of-the-art in domains such as image generation. In light of
this, we propose a novel latent diffusion model, DiscDiff, tailored for
discrete DNA sequence generation. By simply embedding discrete DNA sequences
into a continuous latent space using an autoencoder, we are able to leverage
the powerful generative abilities of continuous diffusion models for the
generation of discrete data. Additionally, we introduce Fr\'echet
Reconstruction Distance (FReD) as a new metric to measure the sample quality of
DNA sequence generations. Our DiscDiff model demonstrates an ability to
generate synthetic DNA sequences that align closely with real DNA in terms of
Motif Distribution, Latent Embedding Distribution (FReD), and Chromatin
Profiles. Additionally, we contribute a comprehensive cross-species dataset of
150K unique promoter-gene sequences from 15 species, enriching resources for
future generative modelling in genomics. We will make our code public upon
publication.
- Abstract(参考訳): 機械学習、特に深層生成モデルの活用は、合成DNA配列生成の分野で有望な道を開いた。
GAN(Generative Adversarial Networks)はこの応用の牽引力を得ているが、サンプルの多様性の制限やモード崩壊といった問題に直面していることが多い。
一方、拡散モデルは、これらの問題に負担を負わない有望な新しい生成モデルクラスであり、画像生成のような領域において最先端に到達できる。
そこで本研究では,DNAシークエンス生成に適した新しい潜伏拡散モデルであるDisdisDiffを提案する。
オートエンコーダを用いて、離散dna配列を連続的潜在空間に埋め込むことにより、離散データ生成のための連続拡散モデルの強力な生成能力を活用できる。
さらに、Fr'echet Reconstruction Distance (FReD) をDNA配列のサンプル品質を測定するための新しい指標として紹介する。
DiscDiffモデルでは、モチーフ分布、潜伏埋め込み分布(FReD)、クロマチンプロファイルの観点から、実際のDNAと密接に一致した合成DNA配列を生成する能力を示す。
さらに,15種から150kの固有プロモーター遺伝子配列の包括的クロス種間データセットを寄贈し,ゲノム学における将来的生成モデリングのための資源を充実させた。
私たちは公開時にコードを公開します。
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