論文の概要: Protein-Mamba: Biological Mamba Models for Protein Function Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14617v1
- Date: Sun, 22 Sep 2024 22:51:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 21:45:58.993137
- Title: Protein-Mamba: Biological Mamba Models for Protein Function Prediction
- Title（参考訳）: タンパク質-マンバ:タンパク質機能予測のための生物学的マンバモデル
- Authors: Bohao Xu, Yingzhou Lu, Yoshitaka Inoue, Namkyeong Lee, Tianfan Fu, Jintai Chen,
- Abstract要約: タンパク質-マンバは、タンパク質機能予測を改善するために、自己教師付き学習と微調整の両方を活用する新しい2段階モデルである。
実験の結果,Protein-Mambaはいくつかの最先端手法と比較して,競争力を発揮することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.642511763423048
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Protein function prediction is a pivotal task in drug discovery, significantly impacting the development of effective and safe therapeutics. Traditional machine learning models often struggle with the complexity and variability inherent in predicting protein functions, necessitating more sophisticated approaches. In this work, we introduce Protein-Mamba, a novel two-stage model that leverages both self-supervised learning and fine-tuning to improve protein function prediction. The pre-training stage allows the model to capture general chemical structures and relationships from large, unlabeled datasets, while the fine-tuning stage refines these insights using specific labeled datasets, resulting in superior prediction performance. Our extensive experiments demonstrate that Protein-Mamba achieves competitive performance, compared with a couple of state-of-the-art methods across a range of protein function datasets. This model's ability to effectively utilize both unlabeled and labeled data highlights the potential of self-supervised learning in advancing protein function prediction and offers a promising direction for future research in drug discovery.
- Abstract（参考訳）: タンパク質機能予測は、薬物発見において重要な課題であり、効果的で安全な治療薬の開発に大きな影響を及ぼす。
従来の機械学習モデルは、タンパク質機能の予測に固有の複雑さと多様性に苦しむことが多く、より洗練されたアプローチを必要とする。
本研究では,タンパク質機能予測を改善するために,自己教師付き学習と微調整の両方を活用する新しい2段階モデルであるProtein-Mambaを紹介する。
事前トレーニングの段階では、モデルが大規模でラベル付けされていないデータセットから一般的な化学構造や関係をキャプチャし、微調整の段階では特定のラベル付きデータセットを使用してこれらの洞察を洗練し、予測性能が向上する。
我々の広範囲な実験により、タンパク質-マンバは、さまざまなタンパク質機能データセットにまたがる最先端のいくつかの手法と比較して、競争力を発揮することが示された。
このモデルがラベル付きデータとラベル付きデータの両方を効果的に活用する能力は、タンパク質機能予測の進歩における自己教師付き学習の可能性を強調し、薬物発見の今後の研究に有望な方向を提供する。
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