論文の概要: SubQuad: Near-Quadratic-Free Structure Inference with Distribution-Balanced Objectives in Adaptive Receptor framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17330v1
• Date: Thu, 19 Feb 2026 12:51:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:29.034302
• Title: SubQuad: Near-Quadratic-Free Structure Inference with Distribution-Balanced Objectives in Adaptive Receptor framework
• Title（参考訳）: SubQuad: アダプティブ・レセプタ・フレームワークにおける分布型オブジェクトを用いたニア・クアドラティック・フリーな構造推論
• Abstract要約: SubQuadは、抗原認識、ほぼ四分法検索、GPUアクセラレーションされたアフィニティカーネル、学習されたマルチモーダル融合、フェアネス制約クラスタリングを組み合わせたエンドツーエンドパイプラインである。 システムでは、コンパクトなMinHashプリフィルタを使用して、候補比較を鮮明に削減している。 大規模なウイルスおよび腫瘍レパートリーでは、SubQuadは、recall@k、クラスタ純度、サブグループのエクイティを保存または改善しながら、スループットとピークメモリ使用量の測定値を取得する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.863360555178146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Comparative analysis of adaptive immune repertoires at population scale is hampered by two practical bottlenecks: the near-quadratic cost of pairwise affinity evaluations and dataset imbalances that obscure clinically important minority clonotypes. We introduce SubQuad, an end-to-end pipeline that addresses these challenges by combining antigen-aware, near-subquadratic retrieval with GPU-accelerated affinity kernels, learned multimodal fusion, and fairness-constrained clustering. The system employs compact MinHash prefiltering to sharply reduce candidate comparisons, a differentiable gating module that adaptively weights complementary alignment and embedding channels on a per-pair basis, and an automated calibration routine that enforces proportional representation of rare antigen-specific subgroups. On large viral and tumor repertoires SubQuad achieves measured gains in throughput and peak memory usage while preserving or improving recall@k, cluster purity, and subgroup equity. By co-designing indexing, similarity fusion, and equity-aware objectives, SubQuad offers a scalable, bias-aware platform for repertoire mining and downstream translational tasks such as vaccine target prioritization and biomarker discovery.
• Abstract（参考訳）: 集団規模での適応型免疫レパートリーの比較分析は、2対の親和性評価のほぼ4分の1のコストと、臨床的に重要でないマイノタイプであるデータセットの不均衡という2つの実用的なボトルネックによって妨げられている。 本稿では,これらの課題に対処するエンドツーエンドパイプラインであるSubQuadを紹介する。抗原認識,GPU加速アフィニティカーネル,マルチモーダル融合の学習,公正制約付きクラスタリングなどだ。 本システムは、コンパクトなMinHashプリフィルタを用いて、候補比較を鮮明に削減し、相補的アライメントと埋め込みチャネルをペアごとに適応的に重み付けする分化可能なゲーティングモジュール、および希少抗原特異的サブグループの比例表現を強制する自動校正ルーチンを用いる。 大規模なウイルスおよび腫瘍レパートリーでは、SubQuadは、recall@k、クラスタ純度、サブグループのエクイティを保存または改善しながら、スループットとピークメモリ使用量の測定値を取得する。 SubQuadは、インデックス作成、類似性融合、およびエクイティ対応の目標を共同設計することで、レパートリーマイニングとワクチンターゲットの優先順位付けやバイオマーカー発見といった下流翻訳タスクのためのスケーラブルでバイアス対応のプラットフォームを提供する。

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