論文の概要: RNA-GPT: Multimodal Generative System for RNA Sequence Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08900v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 06:19:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-17 09:02:05.248675
• Title: RNA-GPT: Multimodal Generative System for RNA Sequence Understanding
• Title（参考訳）: RNA-GPT:RNA配列理解のためのマルチモーダル生成システム
• Authors: Yijia Xiao, Edward Sun, Yiqiao Jin, Wei Wang,
• Abstract要約: RNAは生命に不可欠な遺伝情報を運ぶ必須分子である。 この重要性にもかかわらず、RNAの研究はしばしば、この話題で利用可能な膨大な文献によって妨げられている。 本稿では,RNA発見の簡易化を目的としたマルチモーダルRNAチャットモデルであるRNA-GPTを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.611255836269348
• License:
• Abstract: RNAs are essential molecules that carry genetic information vital for life, with profound implications for drug development and biotechnology. Despite this importance, RNA research is often hindered by the vast literature available on the topic. To streamline this process, we introduce RNA-GPT, a multi-modal RNA chat model designed to simplify RNA discovery by leveraging extensive RNA literature. RNA-GPT integrates RNA sequence encoders with linear projection layers and state-of-the-art large language models (LLMs) for precise representation alignment, enabling it to process user-uploaded RNA sequences and deliver concise, accurate responses. Built on a scalable training pipeline, RNA-GPT utilizes RNA-QA, an automated system that gathers RNA annotations from RNACentral using a divide-and-conquer approach with GPT-4o and latent Dirichlet allocation (LDA) to efficiently handle large datasets and generate instruction-tuning samples. Our experiments indicate that RNA-GPT effectively addresses complex RNA queries, thereby facilitating RNA research. Additionally, we present RNA-QA, a dataset of 407,616 RNA samples for modality alignment and instruction tuning, further advancing the potential of RNA research tools.
• Abstract（参考訳）: RNAは生命に不可欠な遺伝情報を運ぶ必須分子であり、薬物開発やバイオテクノロジーに深く影響している。 この重要性にもかかわらず、RNAの研究はしばしば、この話題で利用可能な膨大な文献によって妨げられている。 このプロセスの合理化を目的として,RNA文献を活用することでRNA発見を簡素化する多モードRNAチャットモデルであるRNA-GPTを導入する。 RNA-GPTは、RNA配列エンコーダを線形プロジェクション層と最先端の大規模言語モデル(LLM)と統合し、正確な表現アライメントを可能にし、ユーザのアップロードしたRNA配列を処理し、簡潔で正確な応答を提供する。 RNA-GPTはスケーラブルなトレーニングパイプライン上に構築されており、RNA-QAというRNACentralからRNAアノテーションを収集する自動化システムを使用している。 実験の結果,RNA-GPTは複雑なRNAクエリに効果的に対処し,RNA研究を容易にすることが示唆された。 さらに,407,616個のRNAサンプルのデータセットであるRNA-QAについて述べる。

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