論文の概要: ViDa: Visualizing DNA hybridization trajectories with
biophysics-informed deep graph embeddings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03411v1
- Date: Mon, 6 Nov 2023 05:27:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 18:31:54.380895
- Title: ViDa: Visualizing DNA hybridization trajectories with
biophysics-informed deep graph embeddings
- Title(参考訳): ViDa: バイオフィジカルインフォームドディープグラフ埋め込みを用いたDNAハイブリダイゼーションの可視化
- Authors: Chenwei Zhang, Jordan Lovrod, Boyan Beronov, Khanh Dao Duc, Anne
Condon
- Abstract要約: ViDaは、二次構造状態空間の2次元埋め込みを利用するDNA反応軌道の新しい可視化手法である。
2つのよく研究されたDNAハイブリダイゼーション反応におけるViDaの評価を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.416869890924715
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Visualization tools can help synthetic biologists and molecular programmers
understand the complex reactive pathways of nucleic acid reactions, which can
be designed for many potential applications and can be modelled using a
continuous-time Markov chain (CTMC). Here we present ViDa, a new visualization
approach for DNA reaction trajectories that uses a 2D embedding of the
secondary structure state space underlying the CTMC model. To this end, we
integrate a scattering transform of the secondary structure adjacency, a
variational autoencoder, and a nonlinear dimensionality reduction method. We
augment the training loss with domain-specific supervised terms that capture
both thermodynamic and kinetic features. We assess ViDa on two well-studied DNA
hybridization reactions. Our results demonstrate that the domain-specific
features lead to significant quality improvements over the state-of-the-art in
DNA state space visualization, successfully separating different folding
pathways and thus providing useful insights into dominant reaction mechanisms.
- Abstract(参考訳): 可視化ツールは、合成生物学者や分子プログラマーが核酸反応の複雑な反応性経路を理解するのに役立つ。
本稿では,CTMCモデルに基づく二次構造状態空間の2次元埋め込みを用いたDNA反応軌跡の可視化手法であるViDaを提案する。
この目的のために,二次構造隣接部の散乱変換,変分オートエンコーダ,非線形次元低減法を統合する。
熱力学的特徴と運動力学的特徴の両方を捉えるドメイン固有教師付き用語でトレーニング損失を増大させる。
2つのよく研究されたDNAハイブリダイゼーション反応におけるViDaの評価を行った。
以上の結果から,dna状態空間の可視化において,ドメイン特有の機能により品質が大幅に向上し,異なる折りたたみ経路を分離し,支配的反応機構に対する有用な知見が得られることが示された。
関連論文リスト
- RankByGene: Gene-Guided Histopathology Representation Learning Through Cross-Modal Ranking Consistency [11.813883157319381]
ランク付けに基づくアライメント損失を用いて、遺伝子と画像の特徴を整列する新しいフレームワークを提案する。
そこで我々は,教師と学生のネットワークアーキテクチャを用いた自己指導型知識蒸留を用いて,アライメントの安定性をさらに向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-22T17:08:28Z) - Visualizing DNA reaction trajectories with deep graph embedding
approaches [10.433861497458212]
ViDaは、二次構造のエネルギー環境上でのDNA反応の折りたたみ軌道を可視化するための新しいアプローチである。
我々は、よく研究され、対照的な2つのDNAハイブリダイゼーション反応について、ViDaを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-06T05:06:35Z) - SEGNO: Generalizing Equivariant Graph Neural Networks with Physical
Inductive Biases [66.61789780666727]
等変性を維持しながら, 2階連続性をGNNに組み込む方法を示す。
また、SEGNOに関する理論的知見も提供し、隣接する状態間の一意の軌跡を学習できることを強調している。
我々のモデルは最先端のベースラインよりも大幅に改善されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-25T07:15:58Z) - GM-NeRF: Learning Generalizable Model-based Neural Radiance Fields from
Multi-view Images [79.39247661907397]
本稿では,自由視点画像の合成に有効なフレームワークであるGeneralizable Model-based Neural Radiance Fieldsを提案する。
具体的には、多視点2D画像からの出現コードを幾何学的プロキシに登録するための幾何学誘導型アテンション機構を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T03:32:02Z) - Unsupervised ensemble-based phenotyping helps enhance the
discoverability of genes related to heart morphology [57.25098075813054]
我々はUn Phenotype Ensemblesという名の遺伝子発見のための新しいフレームワークを提案する。
教師なしの方法で学習された表現型のセットをプールすることで、冗長だが非常に表現性の高い表現を構築する。
これらの表現型は、(GWAS)を介して分析され、高い自信と安定した関連のみを保持する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-07T18:36:44Z) - Heterogeneous reconstruction of deformable atomic models in Cryo-EM [30.864688165021054]
変形を少数の集団運動に還元した原子論的な表現に基づく異種再構成法について述べる。
各分布について、我々の手法が原子レベルの精度で中間原子モデルを再カプセル化可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-29T22:35:35Z) - Modelling Technical and Biological Effects in scRNA-seq data with
Scalable GPLVMs [6.708052194104378]
我々は,ガウス過程潜在変数モデルである確率的非線形次元減少に対する一般的なアプローチを拡張し,大規模単一セルデータセットに拡張する。
鍵となる考え方は、高速な変動推論を可能にする下位境界の分解可能性を保存する拡張カーネルを使用することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-14T15:25:15Z) - Learning 3D Representations of Molecular Chirality with Invariance to
Bond Rotations [2.17167311150369]
3次元分子コンバータのねじれ角を処理するSE(3)不変モデルを設計する。
本研究では, 学習空間における異なる立体異性体のコンホメータを識別するコントラスト学習, キラル中心をR/Sに分類する学習, エンテロマーが円偏光でどのように回転するかの予測, タンパクポケット内のドッキングスコアによるエナンチオマーのランキングの4つのベンチマークを用いて実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-08T21:25:47Z) - Energy-based View of Retrosynthesis [70.66156081030766]
エネルギーモデルとしてシーケンスおよびグラフベースの手法を統一するフレームワークを提案する。
本稿では,ベイズ前方および後方予測に対して一貫した訓練を行うフレームワーク内での新しい二重変種を提案する。
このモデルは、反応型が不明なテンプレートフリーアプローチに対して、最先端の性能を9.6%向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-14T18:51:06Z) - Uncovering the Folding Landscape of RNA Secondary Structure with Deep
Graph Embeddings [71.20283285671461]
このようなグラフ埋め込みを学習するための幾何散乱オートエンコーダ(GSAE)ネットワークを提案する。
我々の埋め込みネットワークは、最近提案された幾何散乱変換を用いて、まずリッチグラフ特徴を抽出する。
GSAEは、構造とエネルギーの両方でRNAグラフを整理し、ビスタブルRNA構造を正確に反映していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-12T00:17:59Z) - Multi-View Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction [67.54644592806876]
マルチビューグラフニューラルネットワーク(MV-GNN)を提案する。
MV-GNNでは,学習過程を安定させるために,自己注意型読み出しコンポーネントと不一致損失を導入する。
我々は、相互依存型メッセージパッシング方式を提案することにより、MV-GNNの表現力をさらに強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-17T04:46:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。