大規模マルチオミクスバイオシーケクエンストランスフォーマーを用いたタンパク質・核酸相互作用モデリング

科学分野:

• バイオインフォマティクス
• 計算生物学
• 分子生物学

背景:

• トランスフォーマーモデルはバイオインフォマティクスを進歩させ、タンパク質構造予測のような単一オミクスタスクで優れています。
• タンパク質または核酸のいずれかの単一データ型でトレーニングされた現在のモデルは、クロスモーダル生物学的相互作用を捉えるのに苦労しています。

研究 の 目的:

• 生物学的配列のための最大のオープンソースマルチオミクス基盤モデルであるOmniBioTEを紹介します。
• マルチオミクス学習が遺伝子-タンパク質関係と相互作用特性を捉える能力を実証すること。

主な方法:

• 2500億トークンを超える混合タンパク質および核酸配列データのOmniBioTEをトレーニングしました。
• 結合自由エネルギーの予測と相互作用に関与するタンパク質残基の同定におけるOmniBioTEのパフォーマンスを評価しました。

主要な成果:

• OmniBioTEは、ラベルなしデータから遺伝子をタンパク質配列にマッピングする共同表現を学習します。
• タンパク質-核酸相互作用の結合自由エネルギーを予測する上で最先端の結果を達成しました。
• 構造情報の創発的学習と、単一オミクスモデルと比較して優れたFLOPあたりのパフォーマンスを実証しました。

結論:

• マルチオミクストランスフォーマーモデルは、生物学的配列分析のための統一されたアプローチを提供します。
• OmniBioTEは、マルチオミクス生物学的発見と理解を進歩させるための強力な基盤モデルとして機能します。