論文の概要: Can Tabular In-Context Learners Generalize to Biomolecular Property Prediction?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.31126v1
• Date: Tue, 30 Jun 2026 04:41:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-01 18:27:19.074219
• Title: Can Tabular In-Context Learners Generalize to Biomolecular Property Prediction?
• Title（参考訳）: 語彙内学習者は生体分子特性予測に一般化できるか?
• Abstract要約: そこで本研究では,タブラル基礎モデルが生体分子予測タスクにおいて強力な性能を発揮することを示す。 それらの性能は、使用する配列や分子表現に強く依存していると結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.660361234692143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting biomolecular properties from limited labeled data is a central bottleneck in protein engineering and small-molecule design. As strong pretrained encoders now supply rich fixed-length representations, the difficulty has shifted from representation learning to building a data-efficient predictor for the few-shot regime. Tabular foundation models such as TabPFN3 and TabICL are unlikely candidates for this role: they are in-context learners pretrained on synthetic tables drawn from random causal graphs, a generative prior with no obvious correspondence to the processes that produce protein sequences or molecular graphs. That this tabular, causal inductive bias should transfer to biomolecular data at all is unintuitive, yet we find it does. Treating each method as a predictor-representation pair, we evaluate across two domains. Over a fixed ESMC representation, tabular in-context learning is consistently competitive for protein fitness regression on ProteinGym and a diverse esterase dataset. For small-molecule classification with ECFP/RDKit descriptors, no single pairing dominates across TDC ADMET, MoleculeNet, FS-Mol, and DrugOOD; representation choice becomes a primary determinant, as expected when the predictor's own prior is indifferent to molecular structure. We conclude that tabular foundation models are strong performers on biomolecular prediction tasks, but that their performance depends strongly on the sequence or molecular representation used.
• Abstract（参考訳）: 限られたラベル付きデータから生体分子特性を予測することは、タンパク質工学と小分子設計における中心的なボトルネックである。 強い事前訓練されたエンコーダがリッチな固定長表現を供給しているため、表現学習から数ショット体制のためのデータ効率予測器の構築へと困難が移っている。 TabPFN3やTabICLのようなタブラル基礎モデルは、ランダム因果グラフから抽出された合成表に事前訓練された文脈内学習者であり、タンパク質配列や分子グラフを生成するプロセスと明確な対応を持たない生成前である。 この表に表された因果性誘導バイアスが、生体分子データに全く移行すべきであることは、直感的ではない。 それぞれの手法を予測器表現対として扱い、2つの領域で評価する。 固定されたESMC表現において、表在コンテキスト学習は、ProteinGymと多様なエステラーゼデータセットに対するタンパク質の適合性の回帰に一貫して競合する。 ECFP/RDKitディスクリプタを用いた小分子分類では、TDC ADMET, MoleculeNet, FS-Mol, DrugOOD にまたがる単一のペアが支配的ではない。 表層基礎モデルは生体分子予測タスクにおいて強い性能を示すが、それらの性能は使用する配列や分子表現に強く依存する。

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