論文の概要: Large Language Models for Bioinformatics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06271v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 01:43:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:22:01.586045
• Title: Large Language Models for Bioinformatics
• Title（参考訳）: バイオインフォマティクスのための大規模言語モデル
• Authors: Wei Ruan, Yanjun Lyu, Jing Zhang, Jiazhang Cai, Peng Shu, Yang Ge, Yao Lu, Shang Gao, Yue Wang, Peilong Wang, Lin Zhao, Tao Wang, Yufang Liu, Luyang Fang, Ziyu Liu, Zhengliang Liu, Yiwei Li, Zihao Wu, Junhao Chen, Hanqi Jiang, Yi Pan, Zhenyuan Yang, Jingyuan Chen, Shizhe Liang, Wei Zhang, Terry Ma, Yuan Dou, Jianli Zhang, Xinyu Gong, Qi Gan, Yusong Zou, Zebang Chen, Yuanxin Qian, Shuo Yu, Jin Lu, Kenan Song, Xianqiao Wang, Andrea Sikora, Gang Li, Xiang Li, Quanzheng Li, Yingfeng Wang, Lu Zhang, Yohannes Abate, Lifang He, Wenxuan Zhong, Rongjie Liu, Chao Huang, Wei Liu, Ye Shen, Ping Ma, Hongtu Zhu, Yajun Yan, Dajiang Zhu, Tianming Liu,
• Abstract要約: 本調査はバイオインフォマティクス特化言語モデル(BioLM)の進化,分類,特徴の識別に焦点をあてる。 疾患診断, 薬物発見, ワクチン開発などの重要な分野において, バイオフィルムの幅広い応用について検討する。 データプライバシやセキュリティ上の問題,解釈可能性の問題,トレーニングデータやモデル出力のバイアス,ドメイン適応複雑性など,BioLMに固有の重要な課題や制限を特定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.892165394487414
• License:
• Abstract: With the rapid advancements in large language model (LLM) technology and the emergence of bioinformatics-specific language models (BioLMs), there is a growing need for a comprehensive analysis of the current landscape, computational characteristics, and diverse applications. This survey aims to address this need by providing a thorough review of BioLMs, focusing on their evolution, classification, and distinguishing features, alongside a detailed examination of training methodologies, datasets, and evaluation frameworks. We explore the wide-ranging applications of BioLMs in critical areas such as disease diagnosis, drug discovery, and vaccine development, highlighting their impact and transformative potential in bioinformatics. We identify key challenges and limitations inherent in BioLMs, including data privacy and security concerns, interpretability issues, biases in training data and model outputs, and domain adaptation complexities. Finally, we highlight emerging trends and future directions, offering valuable insights to guide researchers and clinicians toward advancing BioLMs for increasingly sophisticated biological and clinical applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)技術の急速な進歩とバイオインフォマティクス特化言語モデル(BioLM)の出現により、現在の景観、計算特性、多様な応用の包括的な分析の必要性が高まっている。 本調査は,BioLMの進化,分類,特徴の識別に重点を置くとともに,トレーニング方法論,データセット,評価フレームワークの詳細な検討を行うことで,このニーズに対処することを目的とする。 本研究は,バイオインフォマティクスにおけるBioLMの病気診断,薬物発見,ワクチン開発といった重要な領域における幅広い応用を探求し,その影響と変革の可能性を明らかにするものである。 データプライバシやセキュリティ上の問題,解釈可能性の問題,トレーニングデータやモデル出力のバイアス,ドメイン適応複雑性など,BioLMに固有の重要な課題や制限を特定します。 最後に、今後の動向と今後の方向性を強調し、より高度な生物学的・臨床的応用に向けて、研究者や臨床医をBioLMの進歩に導く貴重な洞察を提供する。

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