論文の概要: Recent advances in deep learning and language models for studying the microbiome

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10579v1
• Date: Sun, 15 Sep 2024 18:32:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 20:59:28.892498
• Title: Recent advances in deep learning and language models for studying the microbiome
• Title（参考訳）: マイクロバイオームの深層学習と言語モデル研究の最近の進歩
• Authors: Binghao Yan, Yunbi Nam, Lingyao Li, Rebecca A. Deek, Hongzhe Li, Siyuan Ma,
• Abstract要約: 深層学習と言語モデルのマイクロバイオームおよびメダゲノミクスデータ解析への応用について概説する。 タンパク質/ゲノム言語モデリングとその微生物研究への貢献について概説する。 また,新しいビロミクス言語モデリング,生合成遺伝子クラスタの予測,メタゲノミクス研究のための知識統合などの応用についても論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2676374150532173
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in deep learning, particularly large language models (LLMs), made a significant impact on how researchers study microbiome and metagenomics data. Microbial protein and genomic sequences, like natural languages, form a language of life, enabling the adoption of LLMs to extract useful insights from complex microbial ecologies. In this paper, we review applications of deep learning and language models in analyzing microbiome and metagenomics data. We focus on problem formulations, necessary datasets, and the integration of language modeling techniques. We provide an extensive overview of protein/genomic language modeling and their contributions to microbiome studies. We also discuss applications such as novel viromics language modeling, biosynthetic gene cluster prediction, and knowledge integration for metagenomics studies.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニング、特に大規模言語モデル(LLM)の進歩は、マイクロバイオームやメタゲノミクスのデータの研究方法に大きな影響を与えた。 微生物タンパク質やゲノム配列は、自然言語と同様に生命の言語を形成し、複雑な微生物生態学から有用な知見を抽出するLLMの採用を可能にする。 本稿では,マイクロバイオームとメダゲノミクスデータの解析におけるディープラーニングと言語モデルの適用について概説する。 問題定式化、必要なデータセット、言語モデリング技術の統合に焦点を当てる。 タンパク質/ゲノム言語モデリングとその微生物研究への貢献について概説する。 また,新しいビロミクス言語モデリング,生合成遺伝子クラスタの予測,メタゲノミクス研究のための知識統合などの応用についても論じる。

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