論文の概要: Multi-Peptide: Multimodality Leveraged Language-Graph Learning of Peptide Properties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03380v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 20:13:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 20:20:26.156155
• Title: Multi-Peptide: Multimodality Leveraged Language-Graph Learning of Peptide Properties
• Title（参考訳）: マルチペプチド:多モードレバレッジ言語グラフによるペプチド特性の学習
• Authors: Srivathsan Badrinarayanan, Chakradhar Guntuboina, Parisa Mollaei, Amir Barati Farimani,
• Abstract要約: Multi-Peptideは、トランスフォーマーベースの言語モデルとグラフニューラルネットワーク(GNN)を組み合わせてペプチドの性質を予測する革新的なアプローチである。 溶血性データセットおよび非汚泥性データセットの評価は、多ペプチドの堅牢性を示し、溶血性予測における最先端86.185%の精度を達成する。 本研究は, 生体情報学におけるマルチモーダル学習の可能性を強調し, ペプチドを用いた研究・応用における正確かつ信頼性の高い予測方法を模索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.812284760539713
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Peptides are essential in biological processes and therapeutics. In this study, we introduce Multi-Peptide, an innovative approach that combines transformer-based language models with Graph Neural Networks (GNNs) to predict peptide properties. We combine PeptideBERT, a transformer model tailored for peptide property prediction, with a GNN encoder to capture both sequence-based and structural features. By employing Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP), Multi-Peptide aligns embeddings from both modalities into a shared latent space, thereby enhancing the model's predictive accuracy. Evaluations on hemolysis and nonfouling datasets demonstrate Multi-Peptide's robustness, achieving state-of-the-art 86.185% accuracy in hemolysis prediction. This study highlights the potential of multimodal learning in bioinformatics, paving the way for accurate and reliable predictions in peptide-based research and applications.
• Abstract（参考訳）: ペプチドは生物学的プロセスや治療に必須である。 本研究では,トランスフォーマーに基づく言語モデルとグラフニューラルネットワーク(GNN)を組み合わせた,ペプチド特性の予測手法であるMulti-Peptideを紹介する。 ペプチド特性予測に適したトランスモデルであるPeptideBERTとGNNエンコーダを組み合わせることで,シーケンスベースと構造的両方の特徴を捉える。 Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP) を用いることで、マルチペプチドは両方のモードからの埋め込みを共有潜在空間に整列させ、モデルの予測精度を高める。 溶血性データセットおよび非汚泥性データセットの評価は、多ペプチドの堅牢性を示し、溶血性予測における最先端86.185%の精度を達成する。 本研究は, 生体情報学におけるマルチモーダル学習の可能性を強調し, ペプチドを用いた研究・応用における正確かつ信頼性の高い予測方法を模索する。

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