論文の概要: DiscDiff: Latent Diffusion Model for DNA Sequence Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06079v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 22:06:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 18:28:17.178625
• Title: DiscDiff: Latent Diffusion Model for DNA Sequence Generation
• Title（参考訳）: DiscDiff:DNA配列生成のための潜時拡散モデル
• Authors: Zehui Li, Yuhao Ni, William A V Beardall, Guoxuan Xia, Akashaditya Das, Guy-Bart Stan, Yiren Zhao
• Abstract要約: 本稿では, 離散的なDNA配列を生成するための遅延拡散モデルであるDisdisDiffと, これらの配列を洗練するためのポストトレーニングアルゴリズムであるAbsorb-Escapeを紹介する。 EPD-GenDNAは15種から16万のユニークな配列を含む、DNA生成のための最初の包括的で多種のデータセットである。 本研究は,遺伝子治療やタンパク質生産に影響を及ぼす可能性のあるDNA生成モデルの構築を期待する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.194506374366898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel framework for DNA sequence generation, comprising two key components: DiscDiff, a Latent Diffusion Model (LDM) tailored for generating discrete DNA sequences, and Absorb-Escape, a post-training algorithm designed to refine these sequences. Absorb-Escape enhances the realism of the generated sequences by correcting `round errors' inherent in the conversion process between latent and input spaces. Our approach not only sets new standards in DNA sequence generation but also demonstrates superior performance over existing diffusion models, in generating both short and long DNA sequences. Additionally, we introduce EPD-GenDNA, the first comprehensive, multi-species dataset for DNA generation, encompassing 160,000 unique sequences from 15 species. We hope this study will advance the generative modelling of DNA, with potential implications for gene therapy and protein production.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 離散的なDNA配列を生成するための遅延拡散モデル(LDM)と, それらの配列を改良するポストトレーニングアルゴリズムであるAbsorb-Escapeの2つの重要な構成要素からなる, 新規なDNA配列生成フレームワークを提案する。 Absorb-Escapeは、潜在空間と入力空間の間の変換過程に固有の「丸いエラー」を補正することで、生成されたシーケンスのリアリズムを強化する。 提案手法は,DNA配列生成の新しい標準を規定するだけでなく,DNA配列と長鎖配列の両方を生成する上で,既存の拡散モデルよりも優れた性能を示す。 さらに15種から16万のユニークな配列を網羅した,最初の包括的多種のDNA生成データセットであるEPD-GenDNAを紹介する。 本研究は,遺伝子治療やタンパク質生産に影響を及ぼす可能性のあるDNA生成モデルの構築を期待する。

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