論文の概要: BEND: Benchmarking DNA Language Models on biologically meaningful tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12570v2
• Date: Sat, 25 Nov 2023 07:24:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 10:13:16.408605
• Title: BEND: Benchmarking DNA Language Models on biologically meaningful tasks
• Title（参考訳）: BEND:生物学的に意味のあるタスクに関するDNA言語モデルのベンチマーク
• Authors: Frederikke Isa Marin, Felix Teufel, Marc Horlacher, Dennis Madsen, Dennis Pultz, Ole Winther, Wouter Boomsma
• Abstract要約: DNA言語モデルのベンチマークであるBENDを紹介し、現実的で生物学的に意味のある下流タスクのコレクションを特徴とする。 現在のDNA LMからの埋め込みは、一部のタスクにおいて専門家メソッドのパフォーマンスにアプローチできるが、長距離機能に関する限られた情報しか取得できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.35697293789605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The genome sequence contains the blueprint for governing cellular processes. While the availability of genomes has vastly increased over the last decades, experimental annotation of the various functional, non-coding and regulatory elements encoded in the DNA sequence remains both expensive and challenging. This has sparked interest in unsupervised language modeling of genomic DNA, a paradigm that has seen great success for protein sequence data. Although various DNA language models have been proposed, evaluation tasks often differ between individual works, and might not fully recapitulate the fundamental challenges of genome annotation, including the length, scale and sparsity of the data. In this study, we introduce BEND, a Benchmark for DNA language models, featuring a collection of realistic and biologically meaningful downstream tasks defined on the human genome. We find that embeddings from current DNA LMs can approach performance of expert methods on some tasks, but only capture limited information about long-range features. BEND is available at https://github.com/frederikkemarin/BEND.
• Abstract（参考訳）: ゲノム配列は、細胞プロセスを管理するための青写真を含む。 ゲノムの入手は過去数十年で大幅に増加したが、DNA配列にコードされる様々な機能的、非コード的、規制的要素の実験的なアノテーションは高価かつ困難である。 これは、タンパク質配列データに大きな成功を収めたパラダイムであるゲノムDNAの教師なし言語モデルへの関心を喚起した。 様々なdna言語モデルが提案されているが、評価タスクは個々の作品によって異なり、データの長さ、スケール、スパース性など、ゲノムアノテーションの基本的な課題を完全には再現できない。 本研究では,ヒトゲノム上に定義された現実的で生物学的に意味のある下流タスクの集合を特徴とする,DNA言語モデルのベンチマークであるBENDを紹介する。 現在のDNA LMからの埋め込みは、一部のタスクにおいて専門家メソッドのパフォーマンスにアプローチできるが、長距離機能に関する限られた情報しか取得できない。 BENDはhttps://github.com/frederikkemarin/BENDで入手できる。

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