論文の概要: Bridging Sequence-Structure Alignment in RNA Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11242v3
• Date: Fri, 13 Dec 2024 14:59:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:00:21.273688
• Title: Bridging Sequence-Structure Alignment in RNA Foundation Models
• Title（参考訳）: RNA基盤モデルにおけるブリッジ配列構造アライメント
• Authors: Heng Yang, Renzhi Chen, Ke Li,
• Abstract要約: 基礎モデル(FM)におけるRNA配列と構造との整合性についてはまだ研究されていない。 既存のFMは配列構造アライメントを確立するのに苦労しており、ゲノム情報の自由な流れを妨げる。 OmniGenomeはRNA配列を構造コンテクスト化されたモデリングに基づく二次構造に整合させる訓練されたRNA FMである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.068604225076706
• License:
• Abstract: The alignment between RNA sequences and structures in foundation models (FMs) has yet to be thoroughly investigated. Existing FMs have struggled to establish sequence-structure alignment, hindering the free flow of genomic information between RNA sequences and structures. In this study, we introduce OmniGenome, an RNA FM trained to align RNA sequences with respect to secondary structures based on structure-contextualised modelling. The alignment enables free and bidirectional mappings between sequences and structures by utilising the flexible RNA modelling paradigm that supports versatile input and output modalities, i.e., sequence and/or structure as input/output. We implement RNA design and zero-shot secondary structure prediction as case studies to evaluate the Seq2Str and Str2Seq mapping capacity of OmniGenome. Results on the EternaV2 benchmark show that OmniGenome solved 74% of puzzles, whereas existing FMs only solved up to 3% of the puzzles due to the oversight of sequence-structure alignment. We leverage four comprehensive in-silico genome modelling benchmarks to evaluate performance across a diverse set of genome downstream tasks, where the results show that OmniGenome achieves state-of-the-art performance on RNA and DNA benchmarks, even without any training on DNA genomes.
• Abstract（参考訳）: 基礎モデル(FM)におけるRNA配列と構造との整合性については、まだ十分に研究されていない。 既存のFMは配列構造アライメントを確立するのに苦労しており、RNA配列と構造の間のゲノム情報の自由な流れを妨げる。 本研究では,RNA配列を構造コンテクスト化モデルに基づく二次構造に整列させる訓練を施したRNA FMであるOmniGenomeを紹介する。 このアライメントは、汎用的な入力および出力モダリティをサポートするフレキシブルなRNAモデリングパラダイム、すなわち、シーケンスおよび/または構造を入出力として利用することにより、配列と構造間の自由かつ双方向なマッピングを可能にする。 我々はRNA設計とゼロショット二次構造予測をケーススタディとして実装し,OmniGenomeのSeq2StrおよびStr2Seqマッピング能力を評価する。 EternaV2ベンチマークの結果、OmniGenomeはパズルの74%を解いたのに対し、既存のFMは配列構造アライメントの監督のためにパズルの最大3%しか解けなかった。 その結果,OmniGenomeはDNAゲノムの訓練を受けなくても,RNAおよびDNAベンチマーク上で最先端のパフォーマンスを達成できることがわかった。

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