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Daily Arxiv

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A Comprehensive Review of Transformer-based language models for Protein Sequence Analysis and Design

Created by
  • Haebom

作者

Nimisha Ghosh, Daniele Santoni, Debaleena Nawn, Eleonora Ottaviani, Giovanni Felici

概要

本論文は、自然言語処理(NLP)で目立つ成果を上げたTransformerベースの言語モデルの生物情報学分野の適用に対する最近の進歩を議論する。特に、タンパク質配列分析および設計に焦点を当てて、遺伝子オントロジー、機能および構造的タンパク質同定、新しいタンパク質生成、タンパク質結合などの様々な用途における研究を分析し、強みおよび弱点を提示する。既存の研究の欠如を指摘し、今後の研究の方向性を提示し、その分野の研究者に最新の研究動向を特定し、将来の研究を設計するのに役立ちます。

Takeaways、Limitations

Takeaways:トランスフォーマーベースのモデルがタンパク質配列分析および設計の分野でさまざまな用途を示すことを確認し、将来の研究方向を提示することによってその分野の発展に貢献します。
Limitations:特定の研究の分析に偏り、全体的な流れを見逃す可能性があります。さらに、論文がレビュー形式であるため、新しい研究結果を提示しません。最後に、具体的なLimitationsと改善の方向についての説明は少し不足する可能性があります。
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