論文の概要: Factorization Machine with Quadratic-Optimization Annealing for RNA Inverse Folding and Evaluation of Binary-Integer Encoding and Nucleotide Assignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16643v1
• Date: Wed, 18 Feb 2026 17:32:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-19 15:58:30.669816
• Title: Factorization Machine with Quadratic-Optimization Annealing for RNA Inverse Folding and Evaluation of Binary-Integer Encoding and Nucleotide Assignment
• Title（参考訳）: RNA逆フォールディングのための擬似最適化アニーリングを用いた因子化装置と二項整数エンコーディングとヌクレオチドアサインメントの評価
• Authors: Shuta Kikuchi, Shu Tanaka,
• Abstract要約: 本研究では,FMQAの性能に及ぼす整数-ヌクレオチド代入とバイナリ-整数符号化の影響について検討した。 1ホットおよびドメインウォールエンコーディングは、正規化アンサンブル欠陥値の観点からバイナリおよびユニタリエンコーディングより優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7519872646378835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The RNA inverse folding problem aims to identify nucleotide sequences that preferentially adopt a given target secondary structure. While various heuristic and machine learning-based approaches have been proposed, many require a large number of sequence evaluations, which limits their applicability when experimental validation is costly. We propose a method to solve the problem using a factorization machine with quadratic-optimization annealing (FMQA). FMQA is a discrete black-box optimization method reported to obtain high-quality solutions with a limited number of evaluations. Applying FMQA to the problem requires converting nucleotides into binary variables. However, the influence of integer-to-nucleotide assignments and binary-integer encoding on the performance of FMQA has not been thoroughly investigated, even though such choices determine the structure of the surrogate model and the search landscape, and thus can directly affect solution quality. Therefore, this study aims both to establish a novel FMQA framework for RNA inverse folding and to analyze the effects of these assignments and encoding methods. We evaluated all 24 possible assignments of the four nucleotides to the ordered integers (0-3), in combination with four binary-integer encoding methods. Our results demonstrated that one-hot and domain-wall encodings outperform binary and unary encodings in terms of the normalized ensemble defect value. In domain-wall encoding, nucleotides assigned to the boundary integers (0 and 3) appeared with higher frequency. In the RNA inverse folding problem, assigning guanine and cytosine to these boundary integers promoted their enrichment in stem regions, which led to more thermodynamically stable secondary structures than those obtained with one-hot encoding.
• Abstract（参考訳）: RNA逆フォールディング問題は、与えられた標的二次構造を優先的に採用するヌクレオチド配列を同定することを目的としている。 様々なヒューリスティックな機械学習ベースのアプローチが提案されているが、その多くが多くのシーケンス評価を必要としており、実験的な検証が高価である場合に適用性を制限する。 本稿では,2次最適化アニーリング(FMQA)を用いた分解機を用いてこの問題を解決する手法を提案する。 FMQAは個々のブラックボックス最適化手法であり、限られた数の評価で高品質な解が得られる。 FMQAを問題に適用するには、ヌクレオチドをバイナリ変数に変換する必要がある。 しかし、FMQAの性能に対する整数-ヌクレオチド代入とバイナリ-整数符号化の影響は、サロゲートモデルと探索環境の構造を決定づけたとしても、完全には研究されていないため、解の質に直接影響を与える可能性がある。 そこで本研究では,RNA逆フォールディングのための新しいFMQAフレームワークの構築と,それらの課題と符号化方法の効果を解析することを目的としている。 4つのヌクレオチドの順序付き整数 (0-3) への割り当てを4つのバイナリ整数符号化法と組み合わせて評価した。 その結果,1ホットおよびドメインウォールの符号化は,正規化アンサンブル欠陥値において2値および1値の符号化よりも優れていた。 ドメインウォール符号化では、境界整数 (0, 3) に割り当てられたヌクレオチドは高い周波数で現れる。 RNA逆フォールディング問題では、これらの境界整数にグアニンとシトシンを割り当てることにより、幹細胞の濃縮が促進され、熱力学的に安定な二次構造となった。

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