論文の概要: M2oE: Multimodal Collaborative Expert Peptide Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15208v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 09:52:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:22:33.826109
• Title: M2oE: Multimodal Collaborative Expert Peptide Model
• Title（参考訳）: M2oE:マルチモーダル・コラボレーティブ・エキスパート・ペプタイド・モデル
• Authors: Zengzhu Guo, Zhiqi Ma,
• Abstract要約: 本稿では,M2oE多モード協調専門家ペプチドモデルを提案する。 従来の研究に基づいて、シーケンスと空間構造情報を統合し、エキスパートモデルとクロスアテンションメカニズムを用いることで、モデルの能力は均衡し、改善される。 実験結果から,M2oEモデルは複雑なタスク予測に優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Peptides are biomolecules comprised of amino acids that play an important role in our body. In recent years, peptides have received extensive attention in drug design and synthesis, and peptide prediction tasks help us better search for functional peptides. Typically, we use the primary sequence and structural information of peptides for model encoding. However, recent studies have focused more on single-modal information (structure or sequence) for prediction without multi-modal approaches. We found that single-modal models are not good at handling datasets with less information in that particular modality. Therefore, this paper proposes the M2oE multi-modal collaborative expert peptide model. Based on previous work, by integrating sequence and spatial structural information, employing expert model and Cross-Attention Mechanism, the model's capabilities are balanced and improved. Experimental results indicate that the M2oE model performs excellently in complex task predictions.
• Abstract（参考訳）: ペプチドは、体内で重要な役割を果たすアミノ酸からなる生体分子である。 近年、ペプチドは医薬品の設計と合成に広く注目されており、ペプチド予測タスクは機能性ペプチドの探索に役立っている。 典型的には、ペプチドの一次配列と構造情報をモデルエンコーディングに用いる。 しかし、近年の研究では、マルチモーダルアプローチを使わずに予測するための単一モーダル情報(構造やシーケンス)に焦点を当てている。 単一モーダルモデルは、その特定のモダリティにおいて、少ない情報でデータセットを扱うのが得意ではないことがわかった。 そこで本研究では,M2oE多モード協調専門家ペプチドモデルを提案する。 従来の研究に基づいて、シーケンスと空間構造情報を統合し、エキスパートモデルとクロスアテンションメカニズムを用いることで、モデルの能力は均衡し、改善される。 実験結果から,M2oEモデルは複雑なタスク予測に優れていたことが示唆された。

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