論文の概要: A Benchmark Dataset for Multimodal Prediction of Enzymatic Function Coupling DNA Sequences and Natural Language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15888v1
- Date: Sun, 21 Jul 2024 19:27:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 21:44:53.199655
- Title: A Benchmark Dataset for Multimodal Prediction of Enzymatic Function Coupling DNA Sequences and Natural Language
- Title（参考訳）: DNA配列と自然言語を結合する酵素機能のマルチモーダル予測のためのベンチマークデータセット
- Authors: Yuchen Zhang, Ratish Kumar Chandrakant Jha, Soumya Bharadwaj, Vatsal Sanjaykumar Thakkar, Adrienne Hoarfrost, Jin Sun,
- Abstract要約: DNA配列から遺伝子機能を予測することは、生物学における根本的な課題である。
深層学習モデルは、DNA配列を埋め込み、その酵素機能を予測するために提案されている。
科学界の生物学的機能に関する知識の多くは分類学的なラベルで表されていない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.384797724820242
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Predicting gene function from its DNA sequence is a fundamental challenge in biology. Many deep learning models have been proposed to embed DNA sequences and predict their enzymatic function, leveraging information in public databases linking DNA sequences to an enzymatic function label. However, much of the scientific community's knowledge of biological function is not represented in these categorical labels, and is instead captured in unstructured text descriptions of mechanisms, reactions, and enzyme behavior. These descriptions are often captured alongside DNA sequences in biological databases, albeit in an unstructured manner. Deep learning of models predicting enzymatic function are likely to benefit from incorporating this multi-modal data encoding scientific knowledge of biological function. There is, however, no dataset designed for machine learning algorithms to leverage this multi-modal information. Here we propose a novel dataset and benchmark suite that enables the exploration and development of large multi-modal neural network models on gene DNA sequences and natural language descriptions of gene function. We present baseline performance on benchmarks for both unsupervised and supervised tasks that demonstrate the difficulty of this modeling objective, while demonstrating the potential benefit of incorporating multi-modal data types in function prediction compared to DNA sequences alone. Our dataset is at: https://hoarfrost-lab.github.io/BioTalk/.
- Abstract（参考訳）: DNA配列から遺伝子機能を予測することは、生物学における根本的な課題である。
多くのディープラーニングモデルがDNA配列を埋め込み、それらの酵素機能を予測し、DNA配列を酵素関数ラベルにリンクする公開データベースで情報を活用するために提案されている。
しかしながら、科学的コミュニティの生物学的機能に関する知識の多くは、これらの分類ラベルには表されず、代わりにメカニズム、反応、酵素の振る舞いに関する非構造化のテキスト記述に記録されている。
これらの記述は、しばしば、非構造的な方法で、生物学的データベースのDNA配列と一緒にキャプチャされる。
酵素機能を予測するモデルの深層学習は、生物学的機能に関する科学的知識をコードするこのマルチモーダルデータを組み込むことの恩恵を受けるだろう。
しかし、このマルチモーダル情報を利用する機械学習アルゴリズム用に設計されたデータセットは存在しない。
本稿では,遺伝子DNA配列と遺伝子機能の自然言語記述に基づく大規模マルチモーダルニューラルネットワークモデルの探索と開発を可能にする,新しいデータセットとベンチマークスイートを提案する。
本研究では, 教師なしタスクと教師なしタスクのベンチマークにおいて, このモデリング目的の難易度を示すとともに, 機能予測にマルチモーダルデータ型を組み込むことの潜在的な利点をDNA配列だけで示し, ベースライン性能を示す。
私たちのデータセットは以下のとおりです。
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