論文の概要: Kirigami: large convolutional kernels improve deep learning-based RNA secondary structure prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02381v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 14:04:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 19:44:18.514857
• Title: Kirigami: large convolutional kernels improve deep learning-based RNA secondary structure prediction
• Title（参考訳）: キリガミ:大きな畳み込み核は深層学習に基づくRNA二次構造予測を改善する
• Authors: Marc Harary, Chengxin Zhang,
• Abstract要約: 我々は,リボ核酸(RNA)分子の二次構造を予測するために,新しい完全畳み込みニューラルネットワーク(FCN)アーキテクチャを導入する。 深層学習を用いてヌクレオチド残基間の塩基対の確率を推定する。 広く採用されている1,305分子からなる標準化されたテストセットにおいて、本手法の精度は現在のSOTA(State-of-the-art)二次構造予測ソフトウェアよりも高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel fully convolutional neural network (FCN) architecture for predicting the secondary structure of ribonucleic acid (RNA) molecules. Interpreting RNA structures as weighted graphs, we employ deep learning to estimate the probability of base pairing between nucleotide residues. Unique to our model are its massive 11-pixel kernels, which we argue provide a distinct advantage for FCNs on the specialized domain of RNA secondary structures. On a widely adopted, standardized test set comprised of 1,305 molecules, the accuracy of our method exceeds that of current state-of-the-art (SOTA) secondary structure prediction software, achieving a Matthews Correlation Coefficient (MCC) over 11-40% higher than that of other leading methods on overall structures and 58-400% higher on pseudoknots specifically.
• Abstract（参考訳）: 我々は,リボ核酸(RNA)分子の二次構造を予測するために,新しい完全畳み込みニューラルネットワーク(FCN)アーキテクチャを導入する。 RNA構造を重み付きグラフとして解釈し、ヌクレオチド残基間の塩基対の確率を推定するためにディープラーニングを用いる。 我々のモデルに共通するのは11ピクセルの巨大なカーネルであり、RNA二次構造の特殊領域におけるFCNの明確な優位性である。 広く採用されている1,305分子からなる標準化されたテストセットにおいて,本手法の精度は現在の最先端(SOTA)二次構造予測ソフトウェアよりも高く,マシューズ相関係数(MCC)が他の先行手法よりも11～40%高く,特に擬似結び目では58～400%高い値を示した。

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