論文の概要: Messenger RNA Design via Expected Partition Function and Continuous Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00037v2
• Date: Fri, 1 Mar 2024 18:01:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 20:03:24.246083
• Title: Messenger RNA Design via Expected Partition Function and Continuous Optimization
• Title（参考訳）: 分割関数と連続最適化によるMessenger RNA設計
• Authors: Ning Dai, Wei Yu Tang, Tianshuo Zhou, David H. Mathews, Liang Huang
• Abstract要約: 古典的分割関数の一般化に基づく連続最適化のための一般的なフレームワークを開発する。 ワクチンや治療に広く応用されたmRNA設計の課題について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.53482492156538
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The tasks of designing RNAs are discrete optimization problems, and several versions of these problems are NP-hard. As an alternative to commonly used local search methods, we formulate these problems as continuous optimization and develop a general framework for this optimization based on a generalization of classical partition function which we call "expected partition function". The basic idea is to start with a distribution over all possible candidate sequences, and extend the objective function from a sequence to a distribution. We then use gradient descent-based optimization methods to improve the extended objective function, and the distribution will gradually shrink towards a one-hot sequence (i.e., a single sequence). As a case study, we consider the important problem of mRNA design with wide applications in vaccines and therapeutics. While the recent work of LinearDesign can efficiently optimize mRNAs for minimum free energy (MFE), optimizing for ensemble free energy is much harder and likely intractable. Our approach can consistently improve over the LinearDesign solution in terms of ensemble free energy, with bigger improvements on longer sequences.
• Abstract（参考訳）: RNAを設計するタスクは離散最適化問題であり、これらの問題のいくつかのバージョンはNPハードである。 一般的な局所探索法に代わるものとして,これらの問題を連続最適化として定式化し,これを「期待分割関数」と呼ぶ古典的分割関数の一般化に基づく最適化のための汎用フレームワークを開発する。 基本的な考え方は、可能な全ての候補列にまたがる分布から始め、目的関数を系列から分布へと拡張することである。 次に,勾配勾配に基づく最適化法を用いて拡張対象関数を改良し,分布は徐々に1つのホットシーケンス(すなわち1つのシーケンス)へと縮小する。 ケーススタディとして,mrna設計の重要な課題として,ワクチンや治療における幅広い応用について考察する。 LinearDesignの最近の研究は、最小自由エネルギー (MFE) のmRNAを効率的に最適化するが、自由エネルギーのアンサンブルの最適化はより困難であり、難易度が高い。 我々のアプローチは、より長いシーケンスでより大きく改善され、アンサンブル自由エネルギーの観点から、リニアデザインソリューションよりも一貫して改善することができる。

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