大規模多組學生物序列轉換器用於建模肽核酸相互作用

Belangrijkste concepten

我們開發了OmniBioTE,這是首次出現的多組學生物序列基礎模型。我們展示了這些模型能夠自發地學習到核酸和蛋白質序列之間的聯合表示,並能夠在不需要任何先前結構訓練的情況下,從純粹的序列數據中學習到有意義的結構信息。

Samenvatting

這篇文章介紹了OmniBioTE,這是一系列首次出現的多組學生物序列基礎模型。主要內容包括:

1. OmniBioTE能夠自發地學習到核酸和蛋白質序列之間的聯合表示,即使在訓練過程中從未被明確地教授這些關係。最大規模的OmniBioTE模型甚至能夠自發地學習到分子生物學的中心法則。

2. 通過對OmniBioTE進行細調,它能夠在預測肽-核酸結合親和力(∆G)和突變對結合親和力的影響(∆∆G)等多組學任務上取得最先進的結果。值得注意的是,在進行這些任務的細調過程中,OmniBioTE自發地學習到了有意義的結構信息,而這些信息是完全從原始序列數據中獲得的,而不需要任何先前的結構訓練。

3. 與僅在單一組學數據上訓練的模型相比,OmniBioTE在單一組學下游任務上的表現並未顯著下降,這表明訓練多組學數據並不會對模型性能造成負面影響。

總的來說,OmniBioTE展示了多組學生物序列建模的巨大潛力,可以幫助我們更好地理解和預測生物分子之間的複雜相互作用。

Statistieken

核酸數據集包含242,855,368個序列,總共312,190,748,151個核苷酸。
蛋白質數據集包含369,597,671個序列,總共1,739,747,047個氨基酸殘基。

Citaten

"我們開發了OmniBioTE,這是首次出現的多組學生物序列基礎模型。"
"OmniBioTE能夠自發地學習到核酸和蛋白質序列之間的聯合表示,即使在訓練過程中從未被明確地教授這些關係。"
"在進行這些任務的細調過程中,OmniBioTE自發地學習到了有意義的結構信息,而這些信息是完全從原始序列數據中獲得的,而不需要任何先前的結構訓練。"

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

Large-Scale Multi-omic Biosequence Transformers for Modeling Peptide-Nucleotide Interactions

by Sully F. Che... om arxiv.org 09-30-2024

https://arxiv.org/pdf/2408.16245.pdf

Diepere vragen

多組學生物序列模型是否能夠在其他生物學領域,如代謝組學或表觀遺傳學,取得類似的成功?

多組學生物序列模型（MOMs）在生物學領域的潛力是相當巨大的，尤其是在代謝組學和表觀遺傳學等領域。這些模型的成功主要來自於它們能夠學習不同生物序列之間的聯合表示，這一特性使得它們能夠捕捉到複雜的生物學互動。例如，在代謝組學中，MOMs可以用來分析代謝物與基因表達之間的關係，從而揭示代謝途徑的調控機制。在表觀遺傳學中，這些模型可以幫助理解DNA甲基化、組蛋白修飾等表觀遺傳標記如何影響基因表達，進而影響細胞功能和疾病發展。因此，透過擴展MOMs的應用範圍，未來有望在這些領域取得類似的成功，進一步推動生物醫學研究的進展。

如何設計更複雜的訓練目標或架構,以進一步提高多組學模型的性能和可解釋性?

為了進一步提高多組學模型的性能和可解釋性，可以考慮以下幾個方面的設計：

多任務學習：設計一個多任務學習框架，讓模型同時學習多個相關的生物學任務，例如結合親和力預測、突變影響分析和基因表達預測。這樣可以促進模型學習到更豐富的特徵表示，從而提高性能。

結構性輔助訓練：引入結構性輔助訓練目標，例如結合結構預測任務，讓模型在學習序列表示的同時，獲取結構信息。這可以幫助模型更好地理解生物分子的三維結構，進而提高預測的準確性。

跨模態注意力機制：設計跨模態的注意力機制，使模型能夠在不同的生物序列之間進行信息交互，這樣可以更好地捕捉到序列之間的相互作用和關聯性。

可解釋性增強技術：採用可解釋性增強技術，例如注意力圖的可視化，幫助研究人員理解模型的決策過程，從而提高模型的透明度和信任度。

透過這些設計，未來的多組學模型將能夠在性能和可解釋性上取得更大的突破。

除了預測結合親和力和突變影響,多組學模型是否還能夠在其他生物醫學應用中發揮作用,如藥物設計或疾病診斷?

多組學模型在生物醫學應用中具有廣泛的潛力，除了預測結合親和力和突變影響外，還可以在藥物設計和疾病診斷等領域發揮重要作用。

藥物設計：MOMs可以用於藥物設計過程中，通過分析藥物分子與目標蛋白質或核酸的相互作用，預測藥物的結合親和力和選擇性。此外，這些模型還可以幫助識別潛在的藥物靶點，並評估不同化合物的生物相容性和毒性。

疾病診斷：在疾病診斷方面，MOMs可以整合基因組學、轉錄組學和蛋白質組學數據，從而識別與特定疾病相關的生物標記。這些模型能夠分析患者的多組學數據，幫助醫生進行早期診斷和個性化治療。

預測疾病進程：MOMs還可以用於預測疾病的進程和預後，通過分析患者的基因變異、表觀遺傳變化和蛋白質表達模式，提供對疾病進展的預測，從而幫助制定更有效的治療方案。

總之，多組學模型在生物醫學領域的應用潛力巨大，未來有望在藥物設計和疾病診斷等方面發揮更大的作用，推動個性化醫療的發展。