Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predicting O-GlcNAcylation Sites in Mammalian Proteins with Transformers and RNNs Trained with a New Loss Function

論文の概要: Predicting O-GlcNAcylation Sites in Mammalian Proteins with Transformers and RNNs Trained with a New Loss Function

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17131v1
Date: Tue, 27 Feb 2024 01:53:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-28 18:13:52.872561
Title: Predicting O-GlcNAcylation Sites in Mammalian Proteins with Transformers and RNNs Trained with a New Loss Function
Title（参考訳）: 新しい損失機能を持つトランスフォーマーとrnnを用いた哺乳類タンパク質のo-glcnacylation部位の予測
Authors: Pedro Seber
Abstract要約: O-Glc Nacylationサイトを確実に予測する方法は、2023年まで利用できなかった。この記事はまず、トランスフォーマーエンコーダを使ってこれらのメトリクスを改善することを試みた。そこで我々は、重み付き焦点微分可能MCCと呼ばれる新しい損失関数を作成し、分類モデルの性能を向上させる。
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: Glycosylation, a protein modification, has multiple essential functional and structural roles. O-GlcNAcylation, a subtype of glycosylation, has the potential to be an important target for therapeutics, but methods to reliably predict O-GlcNAcylation sites had not been available until 2023; a 2021 review correctly noted that published models were insufficient and failed to generalize. Moreover, many are no longer usable. In 2023, a considerably better RNN model with an F$_1$ score of 36.17% and an MCC of 34.57% on a large dataset was published. This article first sought to improve these metrics using transformer encoders. While transformers displayed high performance on this dataset, their performance was inferior to that of the previously published RNN. We then created a new loss function, which we call the weighted focal differentiable MCC, to improve the performance of classification models. RNN models trained with this new function display superior performance to models trained using the weighted cross-entropy loss; this new function can also be used to fine-tune trained models. A two-cell RNN trained with this loss achieves state-of-the-art performance in O-GlcNAcylation site prediction with an F$_1$ score of 38.82% and an MCC of 38.21% on that large dataset.
Abstract（参考訳）: タンパク質修飾であるグリコシル化は、複数の必須機能および構造的役割を持つ。グリコシル化のサブタイプであるo-glcnacylationは、治療の重要な標的となる可能性があるが、o-glcnacylationサイトを確実に予測する手法は2023年まで存在しなかった。さらに、多くはもはや使用できない。 2023年、f$_1$スコアのかなり優れたrnnモデルが36.17%、大規模なデータセット上のmccが34.57%出版された。この記事はまず、トランスフォーマーエンコーダを使ってこれらのメトリクスを改善しようとした。トランスフォーマーはこのデータセットで高いパフォーマンスを示したが、その性能は以前公開されたRNNよりも劣っていた。そこで我々は、重み付き焦点微分可能MCCと呼ばれる新しい損失関数を作成し、分類モデルの性能を向上させる。この新しい関数でトレーニングされたrnnモデルは、重み付きクロスエントロピー損失を使用してトレーニングされたモデルよりも優れたパフォーマンスを示す。この損失でトレーニングされた2セルRNNは、O-GlcNAcylationサイトの予測において、F$_1$スコア38.82%、MCC38.21%の最先端のパフォーマンスを達成する。

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