要約: タンパク質二次構造を予測することは、タンパク質機能の理解と創薬の進展に不可欠です。しかし、複雑な配列-構造の関係は、正確なモデリングに重大な課題をもたらします。これらの課題に対処するために、PSSP を特徴量選択と融合に焦点を当てた自動最適化タスクとして再定式化する多目的遺伝的プログラミング (GP) フレームワーク MOGP-MMF を提案します。具体的には、MOGP-MMF は進化的、意味論的、および新たに導入された構造的ビューを統合するマルチビュー・マルチレベル表現戦略を導入し、包括的なタンパク質折り畳みの論理を捉えます。拡張された演算子集合を活用して、線形および非線形の融合関数を進化させ、高次の特徴相互作用を効果的に捉えつつ、融合の複雑さを低減します。精度と複雑さのトレードオフを解決するために、既知の進化経験を活用して集団を全局最適解へと導く知識移転機構を組み込んだ、改良された多目的 GP アルゴリズムを開発しました。7つのベンチマークデータセットにわたる大規模な実験により、MOGP-MMF は最先端の手法を上回り、特に Q8 精度と構造的完全性の面で優れていることが示されました。さらに、MOGP-MMF は非支配解の多様なセットを生成し、さまざまな実践的アプリケーションシナリオに柔軟なモデル選択スキームを提供します。ソースコードは GitHub にあります: https://github.com/qian-ann/MOGP-MMF/tree/main.
多視点・多層特徴を用いた多目的遺伝的プログラミングによるタンパク質二次構造予測の性能向上
arXiv cs.LG / 2026/3/16
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要点
- 本論文は、MOGP-MMF を導入し、タンパク質二次構造予測（PSSP）を自動特徴選択と特徴融合最適化の問題として再定式化する、多目的遺伝的プログラミングフレームワークである。
- 進化的視点、意味的視点、構造的視点という多視点・多層表現と強化された演算子セットを採用し、線形および非線形の特徴融合関数を進化させ、高次の相互作用を捉えつつ融合の複雑さを制御する。
- 過去の進化経験を活用する知識移転メカニズムが、集団をグローバル最適解へ導き、精度と複雑さのトレードオフに対処する。
- 7つのベンチマークデータセットでの実験結果は、Q8 精度と構造的整合性の向上を示し、多様な非支配解の集合を提供する。著者は再現性のための GitHub コードも公開している。
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