論文の概要: FGBERT: Function-Driven Pre-trained Gene Language Model for Metagenomics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16901v2
• Date: Fri, 27 Dec 2024 06:40:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:22:57.742222
• Title: FGBERT: Function-Driven Pre-trained Gene Language Model for Metagenomics
• Title（参考訳）: FGBERT:メタゲノミクスのための関数駆動型事前訓練された遺伝子言語モデル
• Authors: ChenRui Duan, Zelin Zang, Yongjie Xu, Hang He, Zihan Liu, Siyuan Li, Zijia Song, Ju-Sheng Zheng, Stan Z. Li,
• Abstract要約: FGBERTは、タンパク質に基づく遺伝子表現を文脈認識トークン化剤として利用する、新しいメダゲノミクス事前訓練モデルである。 これは、遺伝子、機能、細菌、環境レベルにまたがる4つのレベルでのメダゲノミクスデータセットに優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.189419603576084
• License:
• Abstract: Metagenomic data, comprising mixed multi-species genomes, are prevalent in diverse environments like oceans and soils, significantly impacting human health and ecological functions. However, current research relies on K-mer, which limits the capture of structurally and functionally relevant gene contexts. Moreover, these approaches struggle with encoding biologically meaningful genes and fail to address the One-to-Many and Many-to-One relationships inherent in metagenomic data. To overcome these challenges, we introduce FGBERT, a novel metagenomic pre-trained model that employs a protein-based gene representation as a context-aware and structure-relevant tokenizer. FGBERT incorporates Masked Gene Modeling (MGM) to enhance the understanding of inter-gene contextual relationships and Triplet Enhanced Metagenomic Contrastive Learning (TMC) to elucidate gene sequence-function relationships. Pre-trained on over 100 million metagenomic sequences, FGBERT demonstrates superior performance on metagenomic datasets at four levels, spanning gene, functional, bacterial, and environmental levels and ranging from 1k to 213k input sequences. Case studies of ATP Synthase and Gene Operons highlight FGBERT's capability for functional recognition and its biological relevance in metagenomic research.
• Abstract（参考訳）: 混在する多種のゲノムからなるメタゲノミクスデータは、海洋や土壌などの多様な環境において広く利用されており、人間の健康や生態機能に大きな影響を与えている。 しかし、現在の研究はK-merに依存しており、構造的および機能的に関連する遺伝子コンテキストの捕捉を制限する。 さらに、これらのアプローチは生物学的に有意義な遺伝子のコード化に苦慮し、ミータノミクスデータに固有の1対多の関係に対処することができない。 これらの課題を克服するために、タンパク質をベースとした遺伝子表現をコンテキスト認識および構造関連トークン化器として利用した、新しいメタジノミック事前学習モデルであるFGBERTを導入する。 FGBERTは、遺伝子間関係の理解を強化するためにMasked Gene Modeling (MGM)を組み込み、Triplet Enhanced Metagenomic Contrastive Learning (TMC)は遺伝子配列と機能の関係を解明する。 1億以上のメダゲノミクス配列で事前訓練されたFGBERTは、遺伝子、機能、細菌、環境レベルにまたがる4つのレベルのメダゲノミクスデータセットに対して、1kから213kの入力シーケンスで優れたパフォーマンスを示す。 ATP合成酵素とジーン・オペロンのケーススタディは、FGBERTの機能認識能力とメダゲノミクス研究における生物学的意義を強調している。

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