論文の概要: Extracting Protein-Protein Interactions (PPIs) from Biomedical
Literature using Attention-based Relational Context Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05602v1
- Date: Fri, 8 Mar 2024 01:43:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 13:12:58.616734
- Title: Extracting Protein-Protein Interactions (PPIs) from Biomedical
Literature using Attention-based Relational Context Information
- Title（参考訳）: 注意に基づく関連情報を用いた生体医学文献からの蛋白質間相互作用(ppis)の抽出
- Authors: Gilchan Park, Sean McCorkle, Carlos Soto, Ian Blaby, Shinjae Yoo
- Abstract要約: 本研究は,二元的相互作用型ラベルを付加したベット型相互作用定義を用いた多元的PPIコーパスを提案する。
変換器を用いた深層学習手法は,関係表現のための関係文脈情報を利用して関係分類性能を向上させる。
このモデルの性能は, 広く研究されている4つのバイオメディカル関係抽出データセットで評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.456047952635665
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Because protein-protein interactions (PPIs) are crucial to understand living
systems, harvesting these data is essential to probe disease development and
discern gene/protein functions and biological processes. Some curated datasets
contain PPI data derived from the literature and other sources (e.g., IntAct,
BioGrid, DIP, and HPRD). However, they are far from exhaustive, and their
maintenance is a labor-intensive process. On the other hand, machine learning
methods to automate PPI knowledge extraction from the scientific literature
have been limited by a shortage of appropriate annotated data. This work
presents a unified, multi-source PPI corpora with vetted interaction
definitions augmented by binary interaction type labels and a Transformer-based
deep learning method that exploits entities' relational context information for
relation representation to improve relation classification performance. The
model's performance is evaluated on four widely studied biomedical relation
extraction datasets, as well as this work's target PPI datasets, to observe the
effectiveness of the representation to relation extraction tasks in various
data. Results show the model outperforms prior state-of-the-art models. The
code and data are available at:
https://github.com/BNLNLP/PPI-Relation-Extraction
- Abstract（参考訳）: タンパク質とタンパク質の相互作用(PPI)は生体系を理解するために重要であるため、これらのデータの収集は疾患の発生を調査し、遺伝子/タンパク質の機能と生物学的過程を識別するために不可欠である。
キュレートされたデータセットの中には、文学やその他の情報源(例えば、IntAct、BioGrid、DIP、HPRD)に由来するPPIデータが含まれている。
しかし、彼らは疲れ果てず、メンテナンスは労働集約的なプロセスである。
一方,学術文献からのppi知識抽出を自動化する機械学習手法は,適切な注釈データの不足により制限されている。
本研究は,バイナリインタラクション型ラベルによって拡張されたvetedインタラクション定義を備えた多元ppiコーパスと,関係表現のためのエンティティのリレーショナルコンテキスト情報を活用して関係分類性能を向上させるトランスフォーマティブベースのディープラーニング手法を提案する。
本研究は,4つの生物医学的関係抽出データセットと本研究の対象PPIデータセットを用いて評価し,各種データにおける関係抽出タスクに対する表現の有効性について検討した。
結果は,そのモデルが先行する最先端モデルを上回ることを示している。
コードとデータは、https://github.com/bnlnlp/ppi-relation-extractionで入手できる。
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