論文の概要: Advances in Protein Representation Learning: Methods, Applications, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16659v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 19:16:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:56:08.750721
• Title: Advances in Protein Representation Learning: Methods, Applications, and Future Directions
• Title（参考訳）: タンパク質表現学習の進歩 : 方法,応用,今後の方向性
• Authors: Viet Thanh Duy Nguyen, Truong-Son Hy,
• Abstract要約: タンパク質は複雑な生体分子であり、様々な生物学的過程において中心的な役割を果たす。 タンパク質表現学習(PRL)は、タンパク質データから有意義な計算表現を抽出できる変換的アプローチとして登場した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7034813545878589
• License:
• Abstract: Proteins are complex biomolecules that play a central role in various biological processes, making them critical targets for breakthroughs in molecular biology, medical research, and drug discovery. Deciphering their intricate, hierarchical structures, and diverse functions is essential for advancing our understanding of life at the molecular level. Protein Representation Learning (PRL) has emerged as a transformative approach, enabling the extraction of meaningful computational representations from protein data to address these challenges. In this paper, we provide a comprehensive review of PRL research, categorizing methodologies into five key areas: feature-based, sequence-based, structure-based, multimodal, and complex-based approaches. To support researchers in this rapidly evolving field, we introduce widely used databases for protein sequences, structures, and functions, which serve as essential resources for model development and evaluation. We also explore the diverse applications of these approaches in multiple domains, demonstrating their broad impact. Finally, we discuss pressing technical challenges and outline future directions to advance PRL, offering insights to inspire continued innovation in this foundational field.
• Abstract（参考訳）: タンパク質は、様々な生物学的プロセスにおいて中心的な役割を果たす複雑な生体分子であり、分子生物学、医学研究、薬物発見におけるブレークスルーの重要な標的となっている。 分子レベルでの生命の理解を促進するためには、複雑な階層構造や多様な機能を解読することが不可欠である。 タンパク質表現学習(PRL)は、タンパク質データから有意義な計算表現を抽出し、これらの課題に対処する。 本稿では,PRL研究を包括的にレビューし,手法を特徴ベース,シーケンスベース,構造ベース,マルチモーダル,複雑アプローチの5つの重要な領域に分類する。 この急速に発展する分野の研究者を支援するために,我々は,タンパク質配列,構造,機能に関するデータベースを導入し,モデル開発と評価に不可欠な資源を提供する。 また、これらのアプローチの様々な応用を複数のドメインで検討し、その幅広い影響を実証する。 最後に、技術課題の推進とPRLの推進に向けた今後の方向性について論じ、この基礎分野における継続的なイノベーションを刺激する洞察を提供する。

関連論文リスト

• Diffusion Models for Molecules: A Survey of Methods and Tasks [56.44565051667812]
  分子に関する生成タスクは、薬物の発見と材料設計に不可欠である。 拡散モデルは、深い生成モデルの印象的なクラスとして現れている。 本稿では拡散モデルに基づく分子生成法について包括的に調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T17:22:50Z)
• Computational Protein Science in the Era of Large Language Models (LLMs) [54.35488233989787]
  計算タンパク質科学(Computational protein science)は、タンパク質配列構造-機能パラダイムにおける知識を明らかにすること、および応用を開発することを目的としている。 最近、言語モデル (Language Models, PLM) は、前例のない言語処理と一般化能力のために、AIのマイルストーンとして登場した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-17T16:21:18Z)
• COMET: Benchmark for Comprehensive Biological Multi-omics Evaluation Tasks and Language Models [56.81513758682858]
  COMETは、シングルオミクス、クロスオミクス、マルチオミクスタスクのモデルを評価することを目的としている。 まず、我々は、DNA、RNA、タンパク質の主要な構造的および機能的側面をカバーする、下流タスクとデータセットの多様なコレクションをキュレートし、開発する。 そこで我々は,DNA,RNA,タンパク質の既存の基礎言語モデルと,新たに提案されたマルチオミクス法を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-13T18:42:00Z)
• Advancements in Molecular Property Prediction: A Survey of Single and Multimodal Approaches [1.0446041735532203]
  分子特性予測(MPP)は、薬物発見、物質科学、環境化学など様々な分野において重要な役割を担っている。 近年、化学データの指数的な成長と人工知能の進化によって、MPPの顕著な進歩が見られた。 本稿では,MPPにおける最近のAI/ベースアプローチについて考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-18T12:49:52Z)
• Bridging Text and Molecule: A Survey on Multimodal Frameworks for Molecule [16.641797535842752]
  本稿では,分子研究のためのマルチモーダルフレームワークに関する最初の体系的研究について述べる。 分子深層学習の発展から始まり、テキストモダリティの関与の必要性を指摘する。 さらに, 大規模言語モデルの利用, 分子課題の促進, 創薬における重要な応用について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T03:03:13Z)
• Leveraging Biomolecule and Natural Language through Multi-Modal Learning: A Survey [75.47055414002571]
  生物分子モデリングと自然言語(BL)の統合は、人工知能、化学、生物学の交差点において有望な学際領域として現れてきた。 生体分子と自然言語の相互モデリングによって達成された最近の進歩について分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-03T14:59:47Z)
• ProBio: A Protocol-guided Multimodal Dataset for Molecular Biology Lab [67.24684071577211]
  研究結果を複製するという課題は、分子生物学の分野に重大な障害をもたらしている。 まず、この目的に向けた最初のステップとして、ProBioという名前の包括的なマルチモーダルデータセットをキュレートする。 次に、透明なソリューショントラッキングとマルチモーダルなアクション認識という2つの挑戦的なベンチマークを考案し、BioLab設定におけるアクティビティ理解に関連する特徴と難しさを強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T14:44:01Z)
• A Diachronic Analysis of Paradigm Shifts in NLP Research: When, How, and Why? [84.46288849132634]
  本稿では、因果発見と推論技術を用いて、科学分野における研究トピックの進化を分析するための体系的な枠組みを提案する。 我々は3つの変数を定義し、NLPにおける研究トピックの進化の多様な側面を包含する。 我々は因果探索アルゴリズムを用いてこれらの変数間の因果関係を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T11:08:00Z)
• A Survey on Protein Representation Learning: Retrospect and Prospect [42.38007308086495]
  タンパク質表現学習は、巨大なタンパク質配列や構造から情報的知識を抽出する上で有望な研究課題である。 本稿では,タンパク質表現学習のモチベーションを紹介し,それらを汎用的かつ統一的な枠組みで定式化する。 次に、既存のPRL手法を、シーケンスベース、構造ベース、シーケンス構造共モデリングの3つの主要なカテゴリに分割する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-31T04:01:16Z)
• Deep Learning Methods for Protein Family Classification on PDB Sequencing Data [0.0]
  本稿では,新たな双方向LSTMや畳み込みモデルなどのディープラーニングフレームワークの性能を,広く利用可能なシークエンシングデータ上で実証し比較する。 我々のディープラーニングモデルは従来の機械学習手法よりも優れた性能を示し、畳み込みアーキテクチャは最も印象的な推論性能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-14T06:11:32Z)
• Deep Learning in Protein Structural Modeling and Design [6.282267356230666]
  ディープラーニングは、ビッグデータ、アクセシブルツールキット、強力な計算リソースによって刺激される科学的革命を触媒している。 タンパク質構造モデリングは、生物学的システムを分子レベルで理解し、設計するために重要である。 このレビューは、計算生物学者がタンパク質モデリングに適用される深層学習法に精通するのを助けることを目的としており、コンピュータ科学者は深層学習技術から恩恵を受ける可能性のある生物学的に有意義な問題を考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T14:59:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。