論文の概要: Leveraging Natural Language Processing to Unravel the Mystery of Life: A Review of NLP Approaches in Genomics, Transcriptomics, and Proteomics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02212v1
• Date: Mon, 02 Jun 2025 19:54:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 01:42:09.368863
• Title: Leveraging Natural Language Processing to Unravel the Mystery of Life: A Review of NLP Approaches in Genomics, Transcriptomics, and Proteomics
• Title（参考訳）: 自然言語処理を活用して生命の謎を解き明かす:ゲノム学・トランスクリプト学・プロテオミクスにおけるNLPアプローチの概観
• Authors: Ella Rannon, David Burstein,
• Abstract要約: 本稿では,NLP法を生物配列データに適用し,ゲノム学,転写学,トランスフォーマーに焦点をあてる。 我々は、Word2vecのような古典的なアプローチからハイエナ演算子を用いた高度なモデルに至るまで、様々なNLP手法がDNA、RNA、タンパク質配列、ゲノム全体を解析するためにどのように適応されているかを検討する。
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• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Natural Language Processing (NLP) has transformed various fields beyond linguistics by applying techniques originally developed for human language to the analysis of biological sequences. This review explores the application of NLP methods to biological sequence data, focusing on genomics, transcriptomics, and proteomics. We examine how various NLP methods, from classic approaches like word2vec to advanced models employing transformers and hyena operators, are being adapted to analyze DNA, RNA, protein sequences, and entire genomes. The review also examines tokenization strategies and model architectures, evaluating their strengths, limitations, and suitability for different biological tasks. We further cover recent advances in NLP applications for biological data, such as structure prediction, gene expression, and evolutionary analysis, highlighting the potential of these methods for extracting meaningful insights from large-scale genomic data. As language models continue to advance, their integration into bioinformatics holds immense promise for advancing our understanding of biological processes in all domains of life.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)は、もともと人間の言語用に開発された技法を生物学的配列の解析に適用することにより、言語学以外の様々な分野を変革してきた。 本総説では,NLP法を生物配列データに適用し,ゲノム学,転写学,プロテオミクスに焦点をあてる。 我々は、Word2vecのような古典的なアプローチから、トランスフォーマーやハイエナ演算子を用いた高度なモデルに至るまで、様々なNLP手法が、DNA、RNA、タンパク質配列、ゲノム全体を解析するためにどのように適応されているかを検討する。 このレビューでは、トークン化戦略とモデルアーキテクチャについても検討し、それらの強み、制限、異なる生物学的タスクに対する適合性を評価している。 さらに、構造予測、遺伝子発現、進化解析などの生物学的データに対するNLP応用の最近の進歩を取り上げ、これらの手法が大規模ゲノムデータから有意義な洞察を抽出する可能性を強調した。 言語モデルが進歩を続けるにつれ、生物情報学への統合は、生命のあらゆる領域における生物学的プロセスの理解を前進させる大きな可能性を秘めている。

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