Fugu-MT 論文翻訳(概要): Latent Diffusion Models for Controllable RNA Sequence Generation

論文の概要: Latent Diffusion Models for Controllable RNA Sequence Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09828v2
Date: Wed, 2 Oct 2024 16:42:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-07 20:46:36.405500
Title: Latent Diffusion Models for Controllable RNA Sequence Generation
Title（参考訳）: 制御可能なRNA配列生成のための潜時拡散モデル
Authors: Kaixuan Huang, Yukang Yang, Kaidi Fu, Yanyi Chu, Le Cong, Mengdi Wang,
Abstract要約: RNAはDNAとタンパク質の間の重要な中間体であり、高い配列の多様性と複雑な3次元構造を示す。可変長の離散RNA配列の生成と最適化のための潜時拡散モデルを開発した。実験の結果、RNA拡散は様々な生物学的指標の自然な分布と一致した非コードRNAを生成することが確認された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 33.38594748558547
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This work presents RNAdiffusion, a latent diffusion model for generating and optimizing discrete RNA sequences of variable lengths. RNA is a key intermediary between DNA and protein, exhibiting high sequence diversity and complex three-dimensional structures to support a wide range of functions. We utilize pretrained BERT-type models to encode raw RNA sequences into token-level, biologically meaningful representations. A Query Transformer is employed to compress such representations into a set of fixed-length latent vectors, with an autoregressive decoder trained to reconstruct RNA sequences from these latent variables. We then develop a continuous diffusion model within this latent space. To enable optimization, we integrate the gradients of reward models--surrogates for RNA functional properties--into the backward diffusion process, thereby generating RNAs with high reward scores. Empirical results confirm that RNAdiffusion generates non-coding RNAs that align with natural distributions across various biological metrics. Further, we fine-tune the diffusion model on mRNA 5' untranslated regions (5'-UTRs) and optimize sequences for high translation efficiencies. Our guided diffusion model effectively generates diverse 5'-UTRs with high Mean Ribosome Loading (MRL) and Translation Efficiency (TE), outperforming baselines in balancing rewards and structural stability trade-off. Our findings hold potential for advancing RNA sequence-function research and therapeutic RNA design.
Abstract（参考訳）: この研究は、可変長の離散RNA配列の生成と最適化のための潜在拡散モデルであるRNA拡散を提示する。 RNAはDNAとタンパク質の間の重要な中間体であり、幅広い機能をサポートするために高い配列の多様性と複雑な3次元構造を示す。我々は、事前訓練されたBERT型モデルを用いて、生RNA配列をトークンレベル、生物学的に意味のある表現に符号化する。 Query Transformerは、そのような表現を固定長の潜伏ベクトルの集合に圧縮するために使用され、これらの潜伏変数からRNA配列を再構成するように訓練された自己回帰デコーダである。次に、この潜在空間内で連続拡散モデルを開発する。最適化を実現するため、RNA機能特性の代用である報酬モデルの勾配を後方拡散プロセスに統合し、高い報酬スコアを持つRNAを生成する。実験の結果、RNA拡散は様々な生物学的指標の自然な分布と一致した非コードRNAを生成することが確認された。さらに,mRNA5'非翻訳領域(5'-UTRs)の拡散モデルを微調整し,高い翻訳効率のために配列を最適化する。誘導拡散モデルでは,高平均リボソーム負荷 (MRL) と翻訳効率 (TE) を持つ5'-UTRを効果的に生成し,報酬のバランスや構造安定性のトレードオフに優れる。本研究はRNAシークエンス・ファンクショナル・リサーチと治療用RNA設計の進歩の可能性を秘めている。

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