論文の概要: Extending Sequence Length is Not All You Need: Effective Integration of Multimodal Signals for Gene Expression Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21550v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 04:16:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-26 18:19:16.698031
• Title: Extending Sequence Length is Not All You Need: Effective Integration of Multimodal Signals for Gene Expression Prediction
• Title（参考訳）: 配列長の延長は必要ではない:遺伝子発現予測のためのマルチモーダル信号の効果的な統合
• Authors: Zhao Yang, Yi Duan, Jiwei Zhu, Ying Ba, Chuan Cao, Bing Su,
• Abstract要約: 現在のモデルでは、ロングシーケンスモデリングは性能を低下させる可能性がある。 その代わり、ターゲット遺伝子に近いマルチモーダルなエピゲノミクス信号がより重要であることが判明した。 異なる背景近位状態を表すために高次元のエピジェノミック特徴の複数組み合わせを学習するフレームワークであるPrismを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.79385231366071
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gene expression prediction, which predicts mRNA expression levels from DNA sequences, presents significant challenges. Previous works often focus on extending input sequence length to locate distal enhancers, which may influence target genes from hundreds of kilobases away. Our work first reveals that for current models, long sequence modeling can decrease performance. Even carefully designed algorithms only mitigate the performance degradation caused by long sequences. Instead, we find that proximal multimodal epigenomic signals near target genes prove more essential. Hence we focus on how to better integrate these signals, which has been overlooked. We find that different signal types serve distinct biological roles, with some directly marking active regulatory elements while others reflect background chromatin patterns that may introduce confounding effects. Simple concatenation may lead models to develop spurious associations with these background patterns. To address this challenge, we propose Prism, a framework that learns multiple combinations of high-dimensional epigenomic features to represent distinct background chromatin states and uses backdoor adjustment to mitigate confounding effects. Our experimental results demonstrate that proper modeling of multimodal epigenomic signals achieves state-of-the-art performance using only short sequences for gene expression prediction.
• Abstract（参考訳）: DNA配列からmRNAの発現レベルを予測する遺伝子発現予測は、大きな課題を呈している。 以前の研究はしばしば、数百キロ塩基の標的遺伝子に影響を与える遠位エンハンサーを見つけるために入力配列の長さを拡張することに重点を置いている。 我々の研究は、まず、現在のモデルでは、長いシーケンスモデリングが性能を低下させる可能性があることを明らかにした。 さらに慎重に設計されたアルゴリズムは、長いシーケンスによるパフォーマンス劣化を緩和するだけである。 その代わり、ターゲット遺伝子に近い近位多モーダルなエピジェノミクス信号がより重要であることが判明した。 したがって、我々はこれらの信号をよりうまく統合する方法に注力する。 異なるシグナルタイプが異なる生物学的役割を担い、あるものは直接的に活性な制御要素をマークし、あるものは背景のクロマチンパターンを反映していることが判明した。 単純な結合は、モデルがこれらの背景パターンと急激な関連を発達させる可能性がある。 この課題に対処するためにPrismを提案する。これは、背景クロマチン状態を表すために高次元のエピゲノミック特徴の複数の組み合わせを学習するフレームワークであり、バックドア調整を用いて、コンバウンディング効果を緩和する。 実験結果から,多モードなエピゲノミクス信号の適切なモデリングは,短い配列のみを用いて表現予測を行い,最先端のパフォーマンスを達成できることが示唆された。

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