論文の概要: Higher-Order Message Passing for Glycan Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13467v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 11:32:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 07:04:14.205801
• Title: Higher-Order Message Passing for Glycan Representation Learning
• Title（参考訳）: グリカン表現学習のための高次メッセージパッシング
• Authors: Roman Joeres, Daniel Bojar,
• Abstract要約: グラフネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データの処理と解析のために設計されたディープラーニングモデルである。 本研究は, グリカン構造から潜在空間表現へ特徴を引き出すために, 錯体と高次メッセージパッシングに基づく新しいモデルアーキテクチャを提案する。 これらの改良により、計算グリコ科学のさらなる進歩が促進され、生物学におけるグリカンの役割が明らかにされることを期待している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Glycans are the most complex biological sequence, with monosaccharides forming extended, non-linear sequences. As post-translational modifications, they modulate protein structure, function, and interactions. Due to their diversity and complexity, predictive models of glycan properties and functions are still insufficient. Graph Neural Networks (GNNs) are deep learning models designed to process and analyze graph-structured data. These architectures leverage the connectivity and relational information in graphs to learn effective representations of nodes, edges, and entire graphs. Iteratively aggregating information from neighboring nodes, GNNs capture complex patterns within graph data, making them particularly well-suited for tasks such as link prediction or graph classification across domains. This work presents a new model architecture based on combinatorial complexes and higher-order message passing to extract features from glycan structures into a latent space representation. The architecture is evaluated on an improved GlycanML benchmark suite, establishing a new state-of-the-art performance. We envision that these improvements will spur further advances in computational glycosciences and reveal the roles of glycans in biology.
• Abstract（参考訳）: グリカン類は最も複雑な生物学的配列であり、単糖類は伸長非線形配列を形成する。 翻訳後修飾として、タンパク質の構造、機能、相互作用を調節する。 その多様性と複雑さのため、グリカンの性質と機能の予測モデルはまだ不十分である。 グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データの処理と解析のために設計されたディープラーニングモデルである。 これらのアーキテクチャは、ノード、エッジ、グラフ全体の効率的な表現を学ぶために、グラフ内の接続性と関係情報を活用する。 近隣ノードからの情報を反復的に集約することで、GNNはグラフデータ内の複雑なパターンをキャプチャし、リンク予測やドメイン間のグラフ分類といったタスクに特に適している。 本研究では,合成錯体と高次メッセージパッシングに基づく新しいモデルアーキテクチャを提案し,グリカン構造から潜在空間表現へ特徴を抽出する。 アーキテクチャは改良されたGlycanMLベンチマークスイートで評価され、新しい最先端のパフォーマンスが確立された。 これらの改良により、計算グリコ科学のさらなる進歩が促進され、生物学におけるグリカンの役割が明らかにされることを期待している。

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