論文の概要: Predicting Anti-microbial Resistance using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00642v1
• Date: Mon, 1 Jan 2024 03:04:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 16:34:21.257647
• Title: Predicting Anti-microbial Resistance using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる抗菌抵抗の予測
• Authors: Hyunwoo Yoo, Bahrad Sokhansanj, James R. Brown, Gail Rosen
• Abstract要約: 本稿では, 各種抗生物質耐性遺伝子のデータベースに基づいて, ヌクレオチド配列言語モデルとテキスト言語モデルを微調整する手法を提案する。 本手法は薬剤耐性クラス予測においてヌクレオチド配列言語モデルよりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3932595746600919
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: During times of increasing antibiotic resistance and the spread of infectious diseases like COVID-19, it is important to classify genes related to antibiotic resistance. As natural language processing has advanced with transformer-based language models, many language models that learn characteristics of nucleotide sequences have also emerged. These models show good performance in classifying various features of nucleotide sequences. When classifying nucleotide sequences, not only the sequence itself, but also various background knowledge is utilized. In this study, we use not only a nucleotide sequence-based language model but also a text language model based on PubMed articles to reflect more biological background knowledge in the model. We propose a method to fine-tune the nucleotide sequence language model and the text language model based on various databases of antibiotic resistance genes. We also propose an LLM-based augmentation technique to supplement the data and an ensemble method to effectively combine the two models. We also propose a benchmark for evaluating the model. Our method achieved better performance than the nucleotide sequence language model in the drug resistance class prediction.
• Abstract（参考訳）: 抗生物質耐性の増大と新型コロナウイルスなどの感染症の拡散の過程では、抗生物質耐性に関連する遺伝子を分類することが重要である。 自然言語処理がトランスフォーマーベースの言語モデルで進歩するにつれて、ヌクレオチド配列の特徴を学ぶ多くの言語モデルも登場している。 これらのモデルは、ヌクレオチド配列の様々な特徴を分類する上で優れた性能を示す。 ヌクレオチド配列を分類する場合、配列自体だけでなく、様々な背景知識も活用される。 本研究では,ヌクレオチド配列に基づく言語モデルだけでなく,PubMedの記事に基づくテキスト言語モデルを用いて,より生物学的な背景知識を反映する。 本稿では,各種抗生物質耐性遺伝子データベースを基に,ヌクレオチド配列言語モデルとテキスト言語モデルを微調整する手法を提案する。 また,データを補うLLMベースの拡張手法と,この2つのモデルを効果的に組み合わせるためのアンサンブル手法を提案する。 また,モデル評価のためのベンチマークも提案する。 本手法は薬剤耐性クラス予測においてヌクレオチド配列言語モデルよりも優れた性能を示した。

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