論文の概要: BSM: Small but Powerful Biological Sequence Model for Genes and Proteins

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11499v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 11:12:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:03:02.939467
• Title: BSM: Small but Powerful Biological Sequence Model for Genes and Proteins
• Title（参考訳）: BSM:遺伝子とタンパク質の小さなが強力な生物学的配列モデル
• Authors: Weixi Xiang, Xueting Han, Xiujuan Chai, Jing Bai,
• Abstract要約: 小型ながら強力な混合モード生物配列基盤モデルであるBSMを導入する。 RefSeq、Gene Related Sequences、およびWebから生物学的シークエンスをインターリーブした3種類のデータに基づいてトレーニングされている。 学習効率とクロスモーダル表現を著しく向上させ、非モーダルデータにのみ訓練されたモデルよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.6055625629542085
• License:
• Abstract: Modeling biological sequences such as DNA, RNA, and proteins is crucial for understanding complex processes like gene regulation and protein synthesis. However, most current models either focus on a single type or treat multiple types of data separately, limiting their ability to capture cross-modal relationships. We propose that by learning the relationships between these modalities, the model can enhance its understanding of each type. To address this, we introduce BSM, a small but powerful mixed-modal biological sequence foundation model, trained on three types of data: RefSeq, Gene Related Sequences, and interleaved biological sequences from the web. These datasets capture the genetic flow, gene-protein relationships, and the natural co-occurrence of diverse biological data, respectively. By training on mixed-modal data, BSM significantly enhances learning efficiency and cross-modal representation, outperforming models trained solely on unimodal data. With only 110M parameters, BSM achieves performance comparable to much larger models across both single-modal and mixed-modal tasks, and uniquely demonstrates in-context learning capability for mixed-modal tasks, which is absent in existing models. Further scaling to 270M parameters demonstrates even greater performance gains, highlighting the potential of BSM as a significant advancement in multimodal biological sequence modeling.
• Abstract（参考訳）: DNA、RNA、タンパク質などの生物学的配列をモデル化することは、遺伝子調節やタンパク質合成のような複雑なプロセスを理解するために重要である。 しかしながら、現在のほとんどのモデルは、単一のタイプにフォーカスするか、複数のタイプのデータを別々に扱うかのいずれかであり、モーダル間の関係をキャプチャする能力を制限する。 これらのモダリティ間の関係を学習することにより、モデルが各タイプの理解を高めることができることを提案する。 これを解決するために、我々は、RefSeq、Gene Related Sequences、およびWebからインターリーブされた生物学的シークエンスという3種類のデータに基づいて訓練された、小さな、しかし強力な混合モーダルな生物学的シークエンスモデルであるBSMを紹介した。 これらのデータセットは、遺伝的フロー、遺伝子とタンパク質の関係、および様々な生物学的データの自然な共起をそれぞれキャプチャする。 混合モーダルデータのトレーニングにより、BSMは学習効率とクロスモーダル表現を著しく向上させ、非モーダルデータにのみ訓練されたモデルよりも優れた性能を発揮する。 110Mのパラメータだけで、BSMはシングルモーダルタスクとミックスモーダルタスクの両方ではるかに大きなモデルに匹敵する性能を達成し、既存のモデルにはない混合モーダルタスクのコンテキスト内学習能力をユニークに示す。 さらに270Mパラメータへのスケーリングは、BSMがマルチモーダルな生物学的シーケンスモデリングにおいて重要な進歩である可能性を強調し、さらなるパフォーマンス向上を示す。

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