論文の概要: Splicing Up Your Predictions with RNA Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08738v2
• Date: Tue, 17 Oct 2023 13:50:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 20:09:11.821926
• Title: Splicing Up Your Predictions with RNA Contrastive Learning
• Title（参考訳）: RNAコントラスト学習で予測をスプリシングする
• Authors: Philip Fradkin, Ruian Shi, Bo Wang, Brendan Frey, Leo J. Lee
• Abstract要約: 我々は、代替スプライシング遺伝子複製によって生成された機能配列間の類似性を利用して、対照的な学習手法をゲノムデータに拡張する。 RNA半減期やリボソーム負荷予測などの下流タスクにおけるそれらの有用性を検証する。 学習された潜在空間の探索は、我々の対照的な目的が意味論的に意味のある表現をもたらすことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.35360799431127
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the face of rapidly accumulating genomic data, our understanding of the RNA regulatory code remains incomplete. Recent self-supervised methods in other domains have demonstrated the ability to learn rules underlying the data-generating process such as sentence structure in language. Inspired by this, we extend contrastive learning techniques to genomic data by utilizing functional similarities between sequences generated through alternative splicing and gene duplication. Our novel dataset and contrastive objective enable the learning of generalized RNA isoform representations. We validate their utility on downstream tasks such as RNA half-life and mean ribosome load prediction. Our pre-training strategy yields competitive results using linear probing on both tasks, along with up to a two-fold increase in Pearson correlation in low-data conditions. Importantly, our exploration of the learned latent space reveals that our contrastive objective yields semantically meaningful representations, underscoring its potential as a valuable initialization technique for RNA property prediction.
• Abstract（参考訳）: ゲノムデータの急激な蓄積に直面して、RNA制御コードの理解はいまだに不完全である。 近年、他の領域における自己教師あり手法は、言語における文構造のようなデータ生成プロセスの基礎となるルールを学習する能力を示している。 そこで本研究では,交互スプライシングと遺伝子重複によって生成された配列間の機能的類似性を利用して,ゲノムデータとの対比学習技術を拡張した。 我々の新しいデータセットと対照的な目的は、一般化されたRNAアイソフォーム表現の学習を可能にする。 RNA半減期やリボソーム負荷予測などの下流タスクにおけるそれらの有用性を検証する。 事前学習戦略は,両タスクにおける線形プローブを用いた競争結果と,低データ条件におけるピアソン相関の最大2倍の増大をもたらす。 重要なことは、学習された潜伏空間を探索することで、我々の対照的な目的が意味的に意味のある表現をもたらし、RNA特性予測の貴重な初期化技術としての可能性を示している。

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