論文の概要: VirusT5: Harnessing Large Language Models to Predicting SARS-CoV-2 Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16262v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 08:46:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:56:56.917560
• Title: VirusT5: Harnessing Large Language Models to Predicting SARS-CoV-2 Evolution
• Title（参考訳）: VirusT5:SARS-CoV-2進化を予測するための大規模言語モデル
• Authors: Vishwajeet Marathe, Deewan Bajracharya, Changhui Yan,
• Abstract要約: 我々は,SARS-CoV-2の進化を予測するために,大規模言語モデルの力を利用した。 我々は、SARS-CoV-2進化の根底にある変異パターンを捉えるために、VrusT5と呼ばれるトランスフォーマーモデルを訓練した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: During a virus's evolution,various regions of the genome are subjected to distinct levels of functional constraints.Combined with factors like codon bias and DNA repair efficiency,these constraints contribute to unique mutation patterns within the genome or a specific gene. In this project, we harnessed the power of Large Language Models(LLMs) to predict the evolution of SARS-CoV-2. By treating the mutation process from one generation to the next as a translation task, we trained a transformer model, called VirusT5, to capture the mutation patterns underlying SARS-CoV-2 evolution. We evaluated the VirusT5's ability to detect these mutation patterns including its ability to identify mutation hotspots and explored the potential of using VirusT5 to predict future virus variants. Our findings demonstrate the feasibility of using a large language model to model viral evolution as a translation process. This study establishes the groundbreaking concept of "mutation-as-translation," paving the way for new methodologies and tools for combating virus threats
• Abstract（参考訳）: ウイルスの進化の間、ゲノムの様々な領域は異なるレベルの機能的制約を受けており、コドンバイアスやDNA修復効率などの要因が組み合わさって、これらの制約はゲノムまたは特定の遺伝子内のユニークな突然変異パターンに寄与する。 本稿では,SARS-CoV-2の進化を予測するために,Large Language Models(LLMs)のパワーを利用した。 1世代から次の世代への突然変異過程を翻訳タスクとして扱うことで、私たちは、SARS-CoV-2進化の根底にある突然変異パターンを捉えるために、VrusT5と呼ばれるトランスフォーマーモデルを訓練した。 我々は、変異ホットスポットを同定する機能を含む、これらの変異パターンを検出できるウイルスT5の機能を評価し、将来のウイルス変異を予測するためにウイルスT5を使用することの可能性を探った。 本研究は、ウイルスの進化を翻訳プロセスとしてモデル化するために、大きな言語モデルを使用することの可能性を示した。 本研究は「突然変異・翻訳」という画期的な概念を確立し、ウイルスの脅威と戦うための新しい方法とツールの道を開くものである。

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