論文の概要: Dy-mer: An Explainable DNA Sequence Representation Scheme using Sparse Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12051v1
• Date: Sat, 6 Jul 2024 15:08:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 11:20:27.654241
• Title: Dy-mer: An Explainable DNA Sequence Representation Scheme using Sparse Recovery
• Title（参考訳）: Dy-mer:スパースリカバリを用いた説明可能なDNA配列表現方式
• Authors: Zhiyuan Peng, Yuanbo Tang, Yang Li,
• Abstract要約: textbfDy-merはスパースリカバリに基づく説明可能で堅牢な表現スキームである。 DNAプロモーターの分類における最先端のパフォーマンスを達成し、textbf13%の精度向上をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.733319363951907
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: DNA sequences encode vital genetic and biological information, yet these unfixed-length sequences cannot serve as the input of common data mining algorithms. Hence, various representation schemes have been developed to transform DNA sequences into fixed-length numerical representations. However, these schemes face difficulties in learning high-quality representations due to the complexity and sparsity of DNA data. Additionally, DNA sequences are inherently noisy because of mutations. While several schemes have been proposed for their effectiveness, they often lack semantic structure, making it difficult for biologists to validate and leverage the results. To address these challenges, we propose \textbf{Dy-mer}, an explainable and robust DNA representation scheme based on sparse recovery. Leveraging the underlying semantic structure of DNA, we modify the traditional sparse recovery to capture recurring patterns indicative of biological functions by representing frequent K-mers as basis vectors and reconstructing each DNA sequence through simple concatenation. Experimental results demonstrate that \textbf{Dy-mer} achieves state-of-the-art performance in DNA promoter classification, yielding a remarkable \textbf{13\%} increase in accuracy. Moreover, its inherent explainability facilitates DNA clustering and motif detection, enhancing its utility in biological research.
• Abstract（参考訳）: DNA配列は重要な遺伝情報や生物学的情報をコードするが、これらの未固定長配列は一般的なデータマイニングアルゴリズムの入力として機能しない。 そのため、DNA配列を固定長の数値表現に変換するための様々な表現スキームが開発されている。 しかし、これらのスキームは、DNAデータの複雑さと空間性のために、高品質な表現を学ぶのに困難に直面している。 さらに、DNA配列は突然変異のため本質的にうるさい。 有効性のためにいくつかのスキームが提案されているが、しばしば意味的構造が欠如しており、生物学者が結果の検証と活用を困難にしている。 これらの課題に対処するために、スパースリカバリに基づく説明可能で堅牢なDNA表現スキームである \textbf{Dy-mer} を提案する。 基礎となるDNAのセマンティック構造を活用することで, 生物機能を示す繰り返しパターンを, K-merを基本ベクターとして表現し, 簡単な結合によって各DNA配列を再構築することで, 従来のスパース修復を改良する。 実験の結果, <textbf{Dy-mer} はDNAプロモーターの分類における最先端性能を達成し, 精度が著しく向上した。 さらに、その固有の説明可能性によってDNAのクラスタリングとモチーフの検出が促進され、生物学的研究におけるその有用性が向上する。

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