論文の概要: Genomic Language Models: Opportunities and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11435v1
• Date: Tue, 16 Jul 2024 06:57:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 16:22:29.720270
• Title: Genomic Language Models: Opportunities and Challenges
• Title（参考訳）: ゲノム言語モデル:機会と課題
• Authors: Gonzalo Benegas, Chengzhong Ye, Carlos Albors, Jianan Canal Li, Yun S. Song,
• Abstract要約: ゲノム言語モデル(gLM)は、ゲノムの理解を著しく前進させる可能性があり、様々なスケールのDNA要素が相互作用して複雑な機能を引き起こす。 本稿では、フィットネス予測、シーケンス設計、伝達学習など、gLMの重要応用を強調して、この可能性を実証する。 本稿では,gLMの開発と評価について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2912705470788796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are having transformative impacts across a wide range of scientific fields, particularly in the biomedical sciences. Just as the goal of Natural Language Processing is to understand sequences of words, a major objective in biology is to understand biological sequences. Genomic Language Models (gLMs), which are LLMs trained on DNA sequences, have the potential to significantly advance our understanding of genomes and how DNA elements at various scales interact to give rise to complex functions. In this review, we showcase this potential by highlighting key applications of gLMs, including fitness prediction, sequence design, and transfer learning. Despite notable recent progress, however, developing effective and efficient gLMs presents numerous challenges, especially for species with large, complex genomes. We discuss major considerations for developing and evaluating gLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い科学分野、特に生物医学分野において、変革的な影響を及ぼしている。 自然言語処理の目的が単語の列を理解することにあるように、生物学の主要な目的は生物学的列を理解することである。 ゲノム言語モデル(gLM)は、DNA配列に基づいて訓練されたLLMであり、ゲノムの理解を深め、様々なスケールのDNA要素がどのように相互作用して複雑な機能を引き起こすかを示す可能性がある。 本稿では、フィットネス予測、シーケンス設計、伝達学習など、gLMの重要応用について紹介する。 しかし、最近の顕著な進歩にもかかわらず、効率的かつ効率的なgLMの開発は、特に大型で複雑なゲノムを持つ種に対して多くの課題を呈している。 本稿では,gLMの開発と評価について論じる。

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