論文の概要: Identifying DNA Sequence Motifs Using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12884v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 23:14:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 17:34:10.118211
• Title: Identifying DNA Sequence Motifs Using Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングによるDNA配列の同定
• Authors: Asmita Poddar, Vladimir Uzun, Elizabeth Tunbridge, Wilfried Haerty, Alejo Nevado-Holgado
• Abstract要約: 我々は,DNAシークエンス内のヌクレオチドの長期依存性をキャプチャする,注目に基づくディープラーニングシーケンスモデルであるDeepDeCodeを紹介した。 本稿では,DeepDeCodeの解釈可能性と信頼性を高めるために,シーケンスモチーフの正確な識別に可視化技術を用いることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Splice sites play a crucial role in gene expression, and accurate prediction of these sites in DNA sequences is essential for diagnosing and treating genetic disorders. We address the challenge of splice site prediction by introducing DeepDeCode, an attention-based deep learning sequence model to capture the long-term dependencies in the nucleotides in DNA sequences. We further propose using visualization techniques for accurate identification of sequence motifs, which enhance the interpretability and trustworthiness of DeepDeCode. We compare DeepDeCode to other state-of-the-art methods for splice site prediction and demonstrate its accuracy, explainability and efficiency. Given the results of our methodology, we expect that it can used for healthcare applications to reason about genomic processes and be extended to discover new splice sites and genomic regulatory elements.
• Abstract（参考訳）: スプライス部位は遺伝子発現において重要な役割を担い、DNA配列におけるこれらの部位の正確な予測は遺伝子疾患の診断と治療に不可欠である。 我々は,DNAシークエンス内のヌクレオチドの長期依存性をキャプチャする注目ベースのディープラーニングシーケンスモデルであるDeepDeCodeを導入することで,スプライスサイト予測の課題に対処する。 さらに,deepdecodeの解釈性と信頼性を高めるために,シーケンスモチーフの正確な識別のための可視化手法を提案する。 我々はDeepDeCodeと他の最先端のサイト予測手法を比較し、その精度、説明可能性、効率を実証する。 本手法の結果から, 医療応用においてゲノム過程を解明し, 新たなスプライス部位やゲノム調節要素の発見に応用できることが期待される。

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