論文の概要: MI-PEFT: Mixture-of-Experts Integrated Parameter-Efficient Fine-Tuning Protein Language Models Improves Acidophilic Proteins Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.08059v1
• Date: Mon, 07 Sep 2026 23:51:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.534466
• Title: MI-PEFT: Mixture-of-Experts Integrated Parameter-Efficient Fine-Tuning Protein Language Models Improves Acidophilic Proteins Classification
• Title（参考訳）: MI-PEFT:Acidophilic Proteinsの分類を改善したパラメータ効率の良い微調整タンパク質言語モデル
• Authors: Honghan Shen,
• Abstract要約: 酸性親水性タンパク質は、工業的生触媒、酸関連バイオプロセッシング、酸安定酵素の発見に重要である。 本稿では,MI-PEFT(MI-PEFT)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Acidophilic proteins that remain stable and functional under highly acidic conditions, are important for industrial biocatalysis, acid-related bioprocessing, and the discovery of acid-stable enzymes. However, their identification relies heavily on time-consuming experimental screening methods. With the rapid growth of protein sequence databases, the need for computational identification methods that are both accurate and efficient has become stronger. The emergence of protein language models (PLMs) has significantly improved the sequence representation of downstream biological prediction tasks. This paper proposes MI-PEFT, a mixture-of-experts integrated parameter-efficient fine-tuning framework. Built on the ESM C-600M backbone, the framework incorporates LoRA-based PEFT methods and a DeepSeekMoE-based classification head to resolve the limitations of PEFT and significantly improve computational efficiency. Notably, this task is characterized by a significant class imbalance in the dataset, making high specificity particularly challenging. The experimental results demonstrate that MI-PEFT on PLMs, especially {\text{C}}^{\text{3}}\text{A}, serves as an efficient tool for identifying acidophilic proteins and a constrained pathway that helps resolve class-imbalance by preserving the pretrained representations.
• Abstract（参考訳）: 高酸性条件下で安定かつ機能的に機能する酸性親水性タンパク質は、工業的生物触媒作用、酸関連バイオプロセッシング、酸安定酵素の発見に重要である。 しかし、それらの識別は、時間を要する実験的なスクリーニング手法に大きく依存している。 タンパク質配列データベースの急速な成長に伴い、正確かつ効率的な計算識別手法の必要性が高まっている。 タンパク質言語モデル(PLM)の出現は、下流の生物学的予測タスクのシーケンス表現を大幅に改善した。 本稿では,MI-PEFT(MI-PEFT)を提案する。 ESM C-600Mのバックボーン上に構築されたこのフレームワークには、LoRAベースのPEFTメソッドとDeepSeekMoEベースの分類ヘッドが組み込まれており、PEFTの限界を解消し、計算効率を大幅に改善する。 特に、このタスクはデータセットにおける重要なクラス不均衡によって特徴づけられ、特に高い特異性は困難である。 実験により, PLM上のMI-PEFT, 特に {\text{C}}^{\text{3}}\text{A} は, 酸性親和性タンパク質を同定するための効率的なツールであり, 予め訓練した表現を保存することにより, クラス不均衡の解消を支援する経路として有効であることが確認された。

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