論文の概要: A Comprehensive Benchmark for RNA 3D Structure-Function Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21681v2
• Date: Tue, 20 May 2025 23:02:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:58.01299
• Title: A Comprehensive Benchmark for RNA 3D Structure-Function Modeling
• Title（参考訳）: RNA3次元構造ファンクションモデリングのための総合ベンチマーク
• Authors: Luis Wyss, Vincent Mallet, Wissam Karroucha, Karsten Borgwardt, Carlos Oliver,
• Abstract要約: RNA 3D構造にディープラーニングを適用するための標準化された、アクセス可能なベンチマークの欠如は、進歩を妨げる。 本稿では,RNA構造関数予測をサポートするために設計された7つのベンチマークデータセットについて紹介する。 我々のライブラリは、データの分散とエンコーディングを合理化し、データセット分割と評価のためのツールを提供し、モデル比較のための包括的でユーザフレンドリな環境を提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3980986259786223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The relationship between RNA structure and function has recently attracted interest within the deep learning community, a trend expected to intensify as nucleic acid structure models advance. Despite this momentum, a lack of standardized, accessible benchmarks for applying deep learning to RNA 3D structures hinders progress. To this end, we introduce a collection of seven benchmarking datasets specifically designed to support RNA structure-function prediction. Built on top of the established Python package rnaglib, our library streamlines data distribution and encoding, provides tools for dataset splitting and evaluation, and offers a comprehensive, user-friendly environment for model comparison. The modular and reproducible design of our datasets encourages community contributions and enables rapid customization. To demonstrate the utility of our benchmarks, we report baseline results for all tasks using a relational graph neural network.
• Abstract（参考訳）: 近年,核酸構造モデルが進展するにつれて,RNA構造と機能の関係が深層学習コミュニティで注目されている。 この勢いにもかかわらず、RNA3D構造にディープラーニングを適用するための標準化された、アクセス可能なベンチマークの欠如は、進歩を妨げる。 この目的のために、RNA構造関数予測をサポートするために設計された7つのベンチマークデータセットのコレクションを導入する。 我々のライブラリは、確立されたPythonパッケージrnaglibの上に構築されており、データの配布とエンコーディングを合理化し、データセットの分割と評価のためのツールを提供し、モデル比較のための包括的なユーザーフレンドリな環境を提供します。 私たちのデータセットのモジュール的で再現可能な設計は、コミュニティのコントリビューションを促進し、迅速なカスタマイズを可能にします。 ベンチマークの有用性を示すために、リレーショナルグラフニューラルネットワークを用いて、全てのタスクのベースライン結果を報告する。

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